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한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제29권 5C호
발행연도
2004.5
수록면
627 - 631 (5page)

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음성인식 모델상의 GPDFs(Gaussian Probability Density Functions)을 효율적으로 군집화할 수 있는 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 데이터 시이의 거리 척도로 발산 거리를 사용하는 새로운 형태의 CNN(Centroid Neural Network)으로, 제한된 자원을 가지는 H/W환경의 음성인식에서 메모리 사용량을 축소하는 응용에 대한 실험 결과, 음성인식 모델인 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)에서 기존의 Dk-means(Divergence0based k-means)알고리즘을 이용한 방법과 비교하여 인식 성능의 유지와 함께 약 31.3％의 GPDFs를 더 축소할 수 있었고, 군집화 알고리즘을 적용하지 않은 전체 GPDFs를 사용한 경우와 비교해서 인식 성능의 유지와 함께 약 61.8％의 GPDFs를 압축할 수 있었으며, SNR 10dB 잡음 데이터에 대한 성능평가에서도 인식 성능이 유지될 수 있었다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ.서론

Ⅱ.GPDFs와 발산 거리 척도

Ⅲ.발산척도기반의 CNN

Ⅳ.실험과 결과

Ⅴ.결론

참고문헌

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