HMG Developer Conference 발표세션 영상입니다.

▶ 세션 소개
본 세션은 라벨링이 없는 음성 데이터를 활용하는 Self-Supervised 학습 방법을 이용하여 음성인식을 개발하는 경험을 공유드립니다. 자동차 내에서 다양한 고객들의 음성은 라벨링이 없는 상태이며 이러한 데이터를 지속적으로 라벨링하는 것은 많은 시간과 비용이 필요합니다. 따라서 그것을 최소화하는 Self-Supervised 학습 방법을 음성인식에 적용한다면 라벨링에 들어가는 비용과 시간을 아낄 수 있습니다.
다만 이러한 연구는 주로 Vision 분야를 중심으로 이루어져 음성 분야의 Self-Supervised 학습 기반 연구는 부족한 상황입니다. 또한 Self-Supervised 학습 중 주류를 이루는 Contrastive Learning은 Negative 샘플에 의존하여 한 번에 학습하는 데이터 샘플이 많아야 하는 제약 조건이 있었지만 최근에 발표된 BYOL 학습 방법은 Positive 샘플만으로도 더 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 이러한 BYOL 구조를 기반으로 음성 인식을 진행하면 라벨링이 없는 많은 데이터를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 적은 연산량으로도 성능 좋은 딥러닝 기반의 음성 인식 시스템을 개발 할 수 있습니다. 따라서 본 세션에서는 Self-Supervised 학습 방법에서 BYOL 기반의 음성 인식 모델을 개발하는 최초의 시도와 방법을 공유하고자 합니다.

▶ HMG Developer Conference 2021
- 일정: 2021년 11월 10일 ~ 11일
- 장소: 온라인 컨퍼런스(http://www.hmgdevcon.com)
- 내용: 현대자동차그룹 개발자의 경험 및 노하우 공유

▶ 현대자동차그룹의 기술관련 콘텐츠를 볼 수 있는 방법?
☞ [HMG Tech] https://tech.hyundaimotorgroup.com/kr/

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