본 논문에서는 대어휘 음성인식에서 널리 사용되고 있는 N-gram 언어모델을 중규모 어휘의 음성인식에서도 사용할 수 있는 의사(疑似) N-gram 언어모델을 제안한다. 제안방법은 ARPA 표준형식 N-gram 언어모델의 구조를 가지면서 각 단어의 확률을 임의로 부여하는 비교적 간단한 방법으로 1-gram은 모든 단어의 출현확률을 1로 설정하고, 2-gram은 허용할 수 있는 단어시작기호 와 WORD 및 WORD와 단어종료기호 의 접속확률만을 1로 설정하며, 3-gram은 단어 시작기호 와 WORD, 단어종료기호 만의 접속을 허용하며 접속확률을 1로 설정한다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 사전실험으로서 국어공학센터(KLE) 단어음성에 대해 오프라인으로 평가한 견과, 남성 3인의 452 단어에 대해 평균 97.7%의 단어인식률을 구하였다. 또한 사전실험결과를 바탕으로 1,500단어의 중규모 어휘의 증권명을 대상으로 온라인 인식실험을 수행한 결과, 남성 20명이 발성한 20단어에 대해 평균 92.5%의 단어인식률을 얻어 제안방법의 유효성을 확인하였다.
언어 모델은 음성 인식이나 필기체 문자 인식 등에서 다음 단어를 예측함으로써 인식률을 높이게 된다. 그러나 언어 모델은 그 도메인에 따라 모두 다르며 충분한 분량의 말뭉치를 수집하는 것이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 N그램 방식의 언어모델을 구축함에 있어서 크기가 제한적인 말뭉치의 한계를 극복하기 위하여 두개의 말뭉치, 즉 소규모의 구어체 말뭉치와 대규모의 문어체 말뭉치의 통계를 이용하는 방법을 제시한다. 이 이론을 검증하기 위하여 수십만 단어 규모의 방송용 말뭉치에 수백만 이상의 신문 말뭉치를 결합하여 방송 스크립트에 대한 퍼플렉시티를 30% 향상시킨 결과를 획득하였다.
This paper presents our language model adaptation for Korean spontaneous speech recognition. Korean spontaneous speech is observed various characteristics of content and style such as filled pauses, word omission, and contraction as compared with the written text corpus. Our approaches focus on improving the estimation of domain-dependent n-gram models by relevance weighting out-of-domain text data, where style is represented by n-gram based tf/sup */idf similarity. In addition to relevance weighting, we use disfluencies as Predictor to the neighboring words. The best result reduces 9.7% word error rate relatively and shows that n-gram based relevance weighting reflects style difference greatly and disfluencies are good predictor also.
일반적인 핵심어 검출 시스템에서는 필러모델과 핵심어모델을 연결단어 인식 네트워크로 구성하여 핵심어 검출에 사용한다. 이것은 대량의 텍스트 데이터를 이용한 대어휘 연속 음성인식에서 구해지는 단어의 출현빈도의 언어모델을 핵심어 검출 시스템에서 효과적으로 구성할 수가 없는 어려움이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템을 제안하고 핵심어와 필러모델의 출현빈도의 변화에 따른 핵심어 검출 성능을 조사하였다. 그 결과, 핵심어와 필러모델의 출현확률을 0.2:0.8의 비율에서 CA (Correctly Accept for Keyword: 핵심어를 제대로 인정한 경우)가 91.1%, CR (Correctly Reject for OOV: 비핵심어에 대해 제대로 거절한 경우)는 91.7%로써, 일반적인 연결단어인식 네트워크를 이용한 방법보다 제안된 방법이 CA-CR 평균 인식률의 에러감소율 (Error Reduction Rate)에서 14%향상되어 핵심어 검출에서의 언어모델 도입의 효과를 확인할 수 있었다.
This paper presents our style-based language model adaptation for Korean conversational speech recognition. Korean conversational speech is observed various characteristics of content and style such as filled pauses, word omission, and contraction as compared with the written text corpora. For style-based language model adaptation, we report two approaches. Our approaches focus on improving the estimation of domain-dependent n-gram models by relevance weighting out-of-domain text data, where style is represented by n-gram based tf*idf similarity. In addition to relevance weighting, we use disfluencies as predictor to the neighboring words. The best result reduces 6.5% word error rate absolutely and shows that n-gram based relevance weighting reflects style difference greatly and disfluencies are good predictor.
일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.
한국어 대어휘 연속음성인식을 위한 텍스트 전처리에서 띄어쓰기 오류는 잘못된 단어를 인식 어휘에 포함시켜 언어모델의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 텍스트 코퍼스의 띄어쓰기 교정을 위하여 한국어 음절 N-그램을 이용한 자동 띄어쓰기 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬에서는 주어진 입력음절열은 좌에서 우로의 천이만을 갖는 마코프 체인으로 표시되고 어떤 상태에서 같은 상태로의 천이에서 공백음절이 발생하며 다른 상태로의 천이에서는 주어진 음절이 발생한다고 가정한다. 마코프 체인에서 음절 단위 N-그램 언어모델에 의한 문장 확률이 가장 높은 경로를 찾음으로써 띄어쓰기 결과를 얻는다. 모든 공백을 삭제한 254문장으로 이루어진 신문 칼럼 말뭉치에 대하여 띄어쓰기 알고리듬을 적용한 결과 91.58%의 어절단위 정확도 및 96.69%의 음절 정확도를 나타내었다. 띄어쓰기 알고리듬을 응용한 줄바꿈에서의 공백 오류 처리에서 이 알고리듬은 91.00%에서 96.27%로 어절 정확도를 향상시켰으며, 복합명사 분리에서는 96.22%의 분리 정확도를 보였다.
음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1692-1705
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2024
In this paper, we present a method that integrates a Grammar Transducer as an external language model to enhance the accuracy of the pre-trained Korean End-to-end (E2E) Automatic Speech Recognition (ASR) model. The E2E ASR model utilizes the Connectionist Temporal Classification (CTC) loss function to derive hypothesis sentences from input audio. However, this method reveals a limitation inherent in the CTC approach, as it fails to capture language information from transcript data directly. To overcome this limitation, we propose a fusion approach that combines a clause-level n-gram language model, transformed into a Weighted Finite-State Transducer (WFST), with the E2E ASR model. This approach enhances the model's accuracy and allows for domain adaptation using just additional text data, avoiding the need for further intensive training of the extensive pre-trained ASR model. This is particularly advantageous for Korean, characterized as a low-resource language, which confronts a significant challenge due to limited resources of speech data and available ASR models. Initially, we validate the efficacy of training the n-gram model at the clause-level by contrasting its inference accuracy with that of the E2E ASR model when merged with language models trained on smaller lexical units. We then demonstrate that our approach achieves enhanced domain adaptation accuracy compared to Shallow Fusion, a previously devised method for merging an external language model with an E2E ASR model without necessitating additional training.
본 논문은 연속 밀도 함수를 갖는 HMM별 한국어 연속 음성인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 밀도 함수가 2개에서 44개까지 갖는 연속 HMM모델에서 가장 효율적인 연속 음성인식을 위한 방법을 제시한다. 음성 모델은 36개로 구성한 기본음소를 사용한 CI-Model과 3,000개로 구성한 확장음소를 사용한 CD-Model을 사용하였고, 언어 모델은 N-gram을 이용하여 처리하였다. 이 방법을 사용하여 500개의 문장과 6,486개의 단어에 대하여 화자 독립으로 CI Model에서 최고 94.4%의 단어인식률과 64.6%의 문장인식률을 얻었고, CD Model에서는98.2%의 단어인식률과 73.6%의 문장인식률을 안정적으로 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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