국문 abstract
RNN을 이용하여 빠른 OPC를 제안하였다. RNN은 여러 개의 neural network instance가 연속적으로 연결되어 있는데, 이러한 점을 이용하여 RNN을 이용한 OPC에서는 근거리에 있는 여러 개의 segment들의 mask bias를 한번에 예측할 수 있으므로 각각을 개별적으로 예측하는 것에 대비하여 보다 높은 정확도로 OPC를 수행할 수 있다. GRU cell을 양방향으로 연결한 bidirectional GRU 구조를 가지는 RNN을 사용하였으며, RNN의 input, 학습 데이터 sampling, 각 segment와 neural network instance를 효율적으로 mapping하는 방법을 같이 제안하였다. 실험결과, ANN을 사용한 ML-OPC 방법에 대비하여 36% 낮은 EPE를 보여주었다.
