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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제4호
발행연도
1997.4
수록면
396 - 402 (7page)

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본 논문에서는 음성인식을 위한 이산형 은닉 마르코프 모델에서 상태별 출력확률을 추정하기 위한 보다 신뢰성 있는 방법으로 FCC(fuzzy co-contribution)에 기반한 평활화 방법을 제안된다. 제안된 방법은 상태 내에서 코드워드들간의 조건부 확률을 퍼지 기여도로 대치하고 이 값을 출현빈도에 대한 가중치로 사용하여 평활화된 상태별 출력확률을 구한다. 실험 결과, 제안된 FCC방법이 flooring방법의 경우에 비해서 4.4%의 성능 향상을 나타냈으며, 동시 출현 방법에 비해서 2.9%의 인식율 향상을 보였다. 계산량의 측면에서 제안된 방법이 퍼지 평활화 방법에 비해서 1/2정도의 적은 계산량으로 1.6%의 성능 향상을 보임으로써, 기존의 평활화 방법들보다 유효함을 알 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식

3. 퍼지 목적 함수에 기반한 출력확률 추정

4. 실험 및 결과

5. 결론

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