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잡음 환경에 강인한 기동어 검출을 위한 삼중항 손실 기반 도메인 적대적 훈련 ＝ Triplet loss based domain adversarial training for robust wake-up word detection in noisy environments / 임형준 ; 정명훈 ; 김회린 1

초록 1

ABSTRACT 1

I. 서론 1

II. 삼중항 손실 기반 도메인 적대적 훈련 2

III. 성능 평가 4

3.1. 실험 설정 4

3.2. 실험 결과 5

IV. 결론 7

References 7

저자 약력 8

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잡음 환경에 강인한 기동어 검출을 위한 삼중항 손실 기반 도메인 적대적 훈련 = Triplet loss based domain adversarial training for robust wake-up word detection in noisy environments 임형준, 정명훈, 김회린 p. 468-475

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참고문헌 (21건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Y. Zhang and J. R. Glass “Unsupervised spoken keyword spotting via segmental DTW on Gaussian posteriorgrams,” Proc. ASRU. 398-403 (2009). 미소장
2 Use of articulatory bottle-neck features for query-by-example spoken term detection in low resource scenarios 네이버 미소장
3 H. Lim, Y. Kim, Y. Kim, and H. Kim, “CNN-based bottleneck feature for noise robust query-by-example spoken term detection,” Proc. APSIPA. 1278-1281(2017). 미소장
4 G. Chen, C. Parada, and T. N. Sainath, “Query-byexample keyword spotting using long short-term memory networks,” Proc. ICASSP. 5236-5240 (2015). 미소장
5 S. Settle and K. Livescu, “Discriminative acoustic word embeddings: Recurrent neural network-based approaches,” Proc. SLT. 503-510 (2016). 미소장
6 M. Jung, H. Lim, J. Goo, Y. Jung, and H. Kim, “Additional shared decoder on Siamese multi-view encoders for learning acoustic word embeddings,” Proc. ASRU. 629-636 (2019). 미소장
7 IEEE Signal Processing Magazine Special Issue: Innovation Starts with Education 네이버 미소장
8 Y. Ganin, H. Ajakan, H. Larochelle, F. Laviolette, and V. Lempitsky, “Domain-adversarial training of neural networks,” J. Mach. Learn. Res. 17, 2096-2030 (2016). 미소장
9 E. Tzeng, J. Hoffman, K. Saenko, and T. Darrell, “Adversarial discriminative domain adaptation,” Proc. CVPR. 7167-7176 (2017). 미소장
10 Z. Pei, Z. Cao, M. Long, and J. Wang, “Multi-adversarial domain adaptation,” Proc. AAAI. 3934-3941 (2018). 미소장
11 IEEE/ACM Transactions on Networking society information 네이버 미소장
12 A. Tripathi, A. Mohan, S. Anand, and M. Singh, “Adversarial learning of raw speech features for domain invariant speech recognition,” Proc. ICASSP. 5959-5963 (2018). 미소장
13 S. Sun, C. F. Yeh, M. Y. Hwang, M. Ostendorf, and L. Xie, “Domain adversarial training for accented speech recognition,” Proc. ICASSP. 4854-4858 (2018). 미소장
14 Multi-domain adversarial training of neural network acoustic models for distant speech recognition 네이버 미소장
15 Y. Ganin and V. Lempitsky, “Unsupervised domain adaptation by backpropagation,” Proc. ICML. 1180-1189 (2015). 미소장
16 D. B. Paul and J. M. Baker, “The design for the Wall Street Journal-based CSR corpus,” Proc. Workshop Speech and Natural Lang. 357-362 (1992). 미소장
17 D. Dean, S. Sridharan, R. Vogt, and M. Mason, “The QUT-NOISE-TIMIT corpus for the evaluation of voice activity detection algorithms,” Proc. Interspeech, 3110-3113 (2010). 미소장
18 H. G. Hirsch and D. Pearce, “The Aurora experimental framework for the performance evaluation of speech recognition systems under noisy conditions,” Proc. ISCA ITRW ASR. 181-188 (2000). 미소장
19 M. Abadi, P. Barham, J. Chen, Z. Chen, A. Davis, J. Dean, M. Devin, S. Ghemawat, G. Irving, M. Isard, M. Kudlur, J. Lenvnberg, R. Monga, S. Moore, D. G. Murray, B. Steiner, P. Tucker, V. Vasudevan, P. Warden, M. Wiche, Y. Yu, and X. Zheng, “Tensor Flow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems,” Proc. USENIX OSDI. 265-283 (2016). 미소장
20 D. Kingma and J. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” Proc. ICLR. 1-15 (2015). 미소장
21 K. Hajian-Tilaki, “Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for medical diagnostic test evaluation,” Caspian J. Intern. Med. 4, 627-635 (2013). 미소장

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