화자 겹침 검출 시스템의 프레임워크 전환 연구

Abstract

본 논문에서는 화자 겹침 시스템을 소개하고 인공지능 분야에서 널리 사용되는 프레임워크에서 이미 구축된 시스템을 전환하는 과정을 고찰하고자 한다. 화자 겹침은 대화 과정에서 두 명 이상의 화자가 동시에 발성하는 것을 말하며, 사전에 화자 겹침을 탐지하여 음성인식이나 화자인식의 성능 저하를 예방할 수 있으므로 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 인공지능을 이용한 다양한 응용 시스템의 활용도가 높아지면서 인공지능 프레임워크 (framework) 간의 전환이 요구되고 있다. 그러나 프레임워크 전환 시 각 프레임워크의 고유특성에 의하여 성능 저하가 관찰되고 있으며 이는 프레임워크 전환을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 케라스 (Keras) 기반 화자 겹침 시스템을 파이토치 (pytorch) 시스템으로 전환하는 과정을 기술하고 고려해야 할구성 요소들을 정리하였다. 프레임워크 전환 결과 기존 케라스 기반 화자 겹침 시스템보다 파이토치로 전환된 시스템에서 더 좋은 성능을 보여 체계적인 프레임워크 전환의 기본 연구로서 가치를 지닌다고 할 수 있다.