| 연구목표 |
인간의 정상 청각 능력은 시끄러운 환경 속에서도 매우 뛰어난 청각 능력을 보여준다. 그러나 어떤 원리로 인간이 이런 능력을 갖고 있는지는 지금까지 밝혀지지 않았다. 청각의 원리를 인간이 이해하고 있지 못한다는 단적인 증거가 기계음성인식의 수준이 정상 청력의 사람보다 많이 떨어진다는 것이다. 2015년 기준으로 최저 단어 인식 에러율은 8% 정도이지만 일상생... |
| 연구내용 |
인간이 복잡한 소리를 인식하는데 중요한 점은 소리의 정보가 와우 기저막의 움직이는 무늬로 변환 된다는 것이다. 이렇게 시각화된 음성 정보를 뉴런 다발을 통해 연결된 신경망이 분석하는 것이다. 신경망 음성 인식 방법을 모사하는 동시에 이것의 노이즈 특성을 이해하기 위하여 사용될 방법은 딥러닝 기술이다. 복잡한 구조에서 패턴을 찾아 분석하는 딥러닝 기법의 발달... |
| 기대효과 |
인간이 어떻게 해서 노이즈 속에서 뛰어난 청각 능력을 갖는지 알려져 있지 않기 때문에 이것을 밝혀낸다는 것은 기초과학적으로 매우 큰 중요성을 가지고 있다. 본 연구는 또한 기초과학적 지식을 제공하는 것을 넘어서 사회전반에 미칠 영향이 매우 크다는데 그 중요성이 있다. 노이즈 속 언어 인지가 어려워 보청기 사용을 포기하는 사람들에게 새로운 청력을 제공해 줄 ... |
| 키워드 |
잡음속 청각,청각 원리,기계 학습,딥러닝,생물물리,인간 음성 인식,기계 음성 인식,희소코딩,FFT보다 빠른 |