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이 카테고리는 종단간 자동 음성 인식(End-to-End Automatic Speech Recognition, 이하 E2E ASR)에 대해 작성하는 연작 포스팅입니다. 주요 표기법(Notation)과 내용(Content)은 Speech and Language Processing 2nd Edition(Daniel Jurafsky and James H. Martin) 을 참고하여서 작성하였습니다. 첫 포스팅에서는 자동음성인식( Automatic Speech Recognition, 이하 ASR)의 문제 정의와 접근 방법들의 개요를 작성해보고자 합니다. ASR의 정의 ASR은 사람이 말하는 음성 파형(아날로그)을 컴퓨터가 자동으로 문자 데이터(디지털)로 변환하는 기술입니다. Speech-To-Text, STT라..

End-to-End ASR 작성 계획입니다. HMM은 틈나는대로 작성할 것 같고.. 2 -> 6 순서로 작성할 계획입니다. 0. 개요 1-1. HMM 과 학습과정 1-2. HMM 계산 과정 1-3. 디코딩(Viterbi) 1-4. 파라미터 업데이트(Baum-Welch) 2. CTC 3. RNN-Tranducer 4. Attention 5. Joint CTC/Attention & Decoding 6. Transformer 기반 감사합니다.