CKA and Adversarial Learning-Based Emotion-Disentangled Representation Learning for Cross-Corpus Generalization of Naturalistic Speech
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066207
교육부
한국연구재단
건국대학교
민동훈
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 광진구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 통제된 실험실 환경의 한계를 극복하고, 소음과 돌발 변수가 존재하는 실제 생활 환경(Naturalistic)에서도 강건하게 동작하는 '감정 분리형 표현 학습 기반의 교차 코퍼스(Cross-Corpus) 일반화 기술'을 개발하는 것임.이를 달성하기 위한 세부 목표는 다음과 같음.첫째, 음성 신호 내에 복잡하게 얽혀 있는 화자의 고유 특...
가. 이종 코퍼스 통합 매핑 및 공간 정렬IEMOCAP, MSP-Podcast 등 서로 다른 감정 체계(범주형/차원형)를 사용하는 코퍼스들을 하나의 공통 잠재 감정 공간으로 매핑함. 이를 위해 Multi-task 학습 기법을 도입하여 레이블 간의 구조적 관계를 정규화하고, 전이 학습의 효율을 극대화하여 다양한 환경의 음성을 일관되게 해석할 수 있는 통합 감...
가. 연구과제의 활용방안 - Interactive Affective AI 범용 플랫폼으로 활용: 통제된 실험실을 벗어나 소음과 불규칙한 발화가 혼재된 실제 상황에서도 안정적으로 동작하므로, ... 기술로 폭넓게 활용 가능함.나. 연구과제의 기대효과 - 비용 절감 및 확장성 극대화: 이종 데이터 간 분포 격차를 해소하여 대규모 추가 학습 없이도 새로운 도메인과 화자에게 원활히 호환됨. ...