Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.100-104
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1995
일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.309.2-314
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1998
본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.
This research was conducted to verify the moderating effect of gender, which impacts learning strategy, negative emotions, and influence that university life adjustment of undergraduates has on academic achievement. Therefore, this survey was conducted on learning strategy and negative emotion in February, targeting 654 freshmen of a university in Seoul on their academic and social adaptation and grades which has been measured and analyzed three months later at the end of the term. The moderating effect according to genders was analyzed through hierarchical regression analyses, and diagram was presented after conducting the simple gradient verification as a post analysis on interactive effect. As a result of analysis, although learning strategy and academic adaptation was appeared to be significantly affecting grades regardless of gender, the impact of negative emotions on academic achievement were significant only to females, and the impact of social adaptation on academic achievement was significant only to males, which enabled the researchers to confirm the regulation effects on different genders. The implications and proposal for a follow-up study about learning strategy, emotion, and adaptation based on the research resulted in the discussion of academic achievement in university.
This study was conducted to test the effects of core note-based pre-learning on self-determination learning motivation, self-directed learning, and campus life adaptation for undergraduate nursing students. This study used a one group pre-post test design. The participants were 60 nursing students Universities located in C city. Data were collected on two separate occasions before and after the application of the program from August 2018 to November 2018. For data analysis, SPSS/WIN 23.0 program was utilized including pearson correlation coefficients & Paired t-test. This study showed a meaningful positive for self-determination(t=-.52, p<.001), self-directed learning(t=-.2.11, p=.039) and campus life adaptation(t=-2.90, p=.005). The findings suggest the necessity to develop core note-based pre-learning program of various major curriculum of nursing and various instructional strategies for vitalizing Pre-Learning Program.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.600-602
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2023
사전 학습된 언어 모델은 최근 다양한 도메인 및 응용태스크에 활용되고 있다. 하지만 언어 모델을 활용한 문장 난이도 측정 태스크에 대해서는 연구가 수행된 바 없다. 이에 본 논문에서는 교과서 데이터를 활용해 문장 난이도 데이터 셋을 구축하고, 일반 말뭉치로 훈련된 BERT 모델과 교과서 텍스트를 활용해 적응 학습한 BERT 모델을 문장 난이도 측정 태스크에 대해 미세 조정하여 성능을 비교했다.
In this paper, we have studied Continuous Speech Recognition System of Speaker Adaptation using MAPE (Maximum A Posteriori Probability Estimation) which can adapt any small amount of adaptation speech data. Speaker adaptation is performed by the method of MAPB after Concatenation training which is making sentence unit HMM linked by syllable unit HMM and Viterbi segmentation classifies speech data to be adaptation into segmentation of syllable unit data automatically without hand labelling. For car control speech the recognition rates of adaptation of HMM was 77.18% which is approximately 6% improvement over that of unadapted HMM.(in case of O(n)DP)
Kim, Sang-Bum;Lee, Young-Jae;Koh, Si-Young;Hur, Kang-In
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.15
no.4
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pp.5-11
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1996
In this study, the method of speaker adaptation for uttered sentence using syllable unit hmm is proposed. Segmentation of syllable unit for sentence is performed automatically by concatenation of syllable unit hmm and viterbi segmentation. Speaker adaptation is performed using MAPE(Maximum A Posteriori Probabillity Estimation) which can adapt any small amount of adaptation speech data and add one sequentially. For newspaper editorial continuous speech, the recognition rates of adaptation of HMM was 71.8% which is approximately 37% improvement over that of unadapted HMM
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.336-338
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2012
본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.1649-1652
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2012
본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.18
no.2
s.40
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pp.15-27
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2006
The purpose of this research was to develop and analyze the effects of ICT based teaching learning process plans for 'Designing My Home' unit of Technology Home Economics subject in High School. The seven housing contents were selected from 8 textbooks and 8 teaching resources at the analyses stage. A specific homepage(ieduhome.cafe.com) was built to utilize the eight ICT teaching learning process plan as well as many other resources at the planning & development stages. The number of 68 highschool students have participated for the application stage during September 4-26, 2003 and the same number have studied the same contents through regular teaching learning plans as a comparison group. Experimental groups have significantly more increased in the knowledge and understanding of the housing contents than have comparison groups. The same results occurred in the interests in Home Economics, Housing, and Internet utilized study. The Design reports were not statistically differed between two groups based on the objective evaluation criteria. The results of this study generally supported previous research and showed that the In teaching learning plans were more effective in various aspects than were the regular plans.
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