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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제40권 제6호
발행연도
2003.11
수록면
90 - 97 (8page)

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본 논문은 FSVQ(first section vector quantization)와 퍼지 개념을 이용한 HMM(hidden Markov model)에 기초를 둔 음성인식을 제안한다. 제안된 연구 방법에서는 첫 번째 구간의 코드북(codebook)을 만든 후, 첫번째 구간의 코드북으로부터, 퍼지 개념을 도입하여 확률값이 큰 순서에 의해 다중 관측열을 구한다. 그 다음, 코드북으로부터 첫 번째 구간의 관측열을 학습시키고, 인식할 때에도 같은 개념으로 첫 번째 구간에서의 확률값이 가장 높은 단어를 인식된 단어로 선택한다. 인식 대상 어휘로는 전철역명을 선택하였으며, 특징 파라메타로는 LPC 켚스트럼을 사용하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위하여 이전에 실험한 몇 가지 방법의 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 FSVQ와 퍼지 개념을 이용한 HMM에 기초를 둔 방법이 다른 음성 인식 방법들보다 인식률이 우수함을 입증하였다.

목차

요 약

Abstract

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 제안된 시스템

Ⅲ. 인식 실험 결과

Ⅳ. 결 론

참 고 문 헌

저 자 소 개

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