이야기 (2) 썸네일형 리스트형 [Python 음성 데이터 분석] Librosa MFCC로 음성 데이터 특징 추출 및 음성인식 CNN 딥러닝 모델 앞서 포스팅한 스마트러닝 시스템을 개발하기 위해서 저희는 주요 서비스인 전사 자료의 핵심인 통역 음성을 그대로 받아쓰는 기능을 구현했습니다. 이화여대 통번역대학원 스마트러닝 시스템 안녕하세요, 이화여대 컴퓨터공학과 그로쓰3팀 주제 설명 드리겠습니다. 현재 이화여대 통번역대학원에서는 통역 과제 수행시 업로드된 원본음성을 학습자가 들으며 통역을 하고 녹음한 통역 youdaeng-com.tistory.com 통역 음성을 그대로 받아쓰기 위해서는 통역 음성에서 나타나는 추임새, 침묵을 전사 자료에 표시하고 문맥에 따라 STT 결과가 교정되지 않도록 해야 했습니다. 저희는 음성이 추임새인지 확인하기 위해 1) 추임새/비추임새 구분 모델(Filler determine model)과 2) 추임새 종류를 판별(Fill.. 이화여대 통번역대학원 스마트러닝 시스템 안녕하세요, 이화여대 컴퓨터공학과 그로쓰3팀 주제 설명 드리겠습니다. 현재 이화여대 통번역대학원에서는 통역 과제 수행시 업로드된 원본음성을 학습자가 들으며 통역을 하고 녹음한 통역음성파일과 통역 음성을 그대로 받아쓴 전사자료를 함께 제출합니다. 과제 제출이 완료되면 교수자는 원문음성파일을 전사한 텍스트 파일과 학습자의 통역음성파일을 동시에 열어놓고 원문과 비교하며 평가합니다. 이화여대 통번역대학원 강사를 대상으로 하는 설문조사에 따르면 다음과 같은 문제점이 있었습니다. 1. 통역음성파일 전사하기 통역의 완성도를 높이는 데에는 언어적 부분과 비언어적 부분이 모두 중요하기 때문에 학습자들의 통역 결과를 정확하게 평가하기 위해서는 반드시 통역음성파일과 통역을 전사한 파일이 필요합니다. 이런 과정에서 교수자나 .. 이전 1 다음
