초록
이 논문은 홍콩중문대학교(CUHK)에서 개발한 구어 키워드 검색 시스템을 소개하며, MediaEval 2014의 질의 예시 기반 음성 검색(QUESST) 과제에 적용한 내용을 다룬다. 본 시스템은 키워드 매칭에 후행 특징(posterior features)과 동적 시간 왜곡(DTW)을 활용한다. 다양한 토큰화기(tokenizer)를 사용하여 다수의 후행 특징을 생성한 후, DTW 거리 행렬을 선형 조합을 통해 융합한다. 올해 시스템의 주요 기여점은 비지도 학습 기반의 ASM 토큰화기 구축을 위한 다중 시점 세그먼트 클러스터링(MSC) 방법론이다. 제출 결과에서 평가 세트에 대한 Cnxe와 ATWV는 각각 0.682와 0.412를 기록하였다.