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We propose an integrated text summarization and text-to-speech framework which summarizes Korean documents into a few sentences and reads them in a specific person’s voice. In our framework, a pre-trained text summarization model (KoBART) is fine-tuned with an additional news-oriented text summarization dataset. Then, the fine-tuned model is compressed by knowledge distillation (DistilKoBART) to improve computational efficiency. For text-to-speech, Tacotron 2 and Waveglow models are used. To generate a natural speech sample, we design a task-specific transliteration module that converts numeric or English expressions into Korean. The experimental results show that the proposed framework effectively summarizes long documents and provides a human-like synthesized voice. The proposed framework can provide convenience such as fast information delivery to busy modern people or effectively deliver information to users in special situations such as drivers and people with low vision.
#Text Summarization #Text-to-Speech #KoBART #Distillation #Tacotron 2 #Waveglow

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Aghajanyan, A., Gupta, A., Shrivastava, A., Chen, X., Zettlemoyer, L., and Gupta, S. (2021), Muppet: Massive Multi-task Representations with Pre-Finetuning, arXiv preprint arXiv:2101.11038. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., and Toutanova, K. (2018), Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, arXiv preprint arXiv:1810.04805. Erkan, G., and Radev, D. R. (2004), Lexrank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization, Journal of Artificial Intelligence Research, 22, 457-479. google schola Gou, J., Yu, B., Maybank, S. J., and Tao, D. (2021), Knowledge Distillation: A Survey, International Journal of Computer Vision, 129(6), 1789-1819. google schola Griffin, D., and Lim, J. (1984), Signal Estimation from Modified Short-time Fourier Transform, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 32(2), 236-243. google schola

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