음향 특성에 따른 한국어 방언 분류 모델의 성능 비교

초록

말소리의 음향 특징을 이용하여 화자에 대한 중요한 사회, 언어학적 정보를 얻을 수 있는데 그중 한 가지 핵심 특징은 방언이다. 화자의 방언 사용은 컴퓨터와의 상호작용을 방해하는 주요 요소이다. 방언은 발화의 음소, 음절, 단어, 문장 및 구와 같이 다양한 수준에서 구분할 수 있지만이를 하나하나 식별하여 방언을 구분하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 음성 데이터의 특성 중MFCC만 사용하는 경량화된 한국어 방언 분류 모델을 제안한다. 한국인 대화 음성 데이터를 통해MFCC 특징을 활용하는 최적의 방법을 연구하고, 8가지 머신 러닝 및 딥러닝 분류 모델에서 경기/서울, 강원, 충청, 전라, 경상 5개의 한국어 방언 분류 성능을 비교한다. MFCC를 정규화하는 방법으로 대부분의 분류 모델에서 성능을 향상시켰으며, MFCC를 정규화하기 전 분류 모델의 최고성능과 비교하여 정확도는 1.07%, F1-score는 2.04% 향상된 성능을 기록하였다.

키워드