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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1998.2
- 수록면
- 294 - 302 (9page)
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본 논문에서는 음성인식을 위해서 DHMM을 변형한 퍼지기반 특징 파라미터 가중(FFW fuzzy based feature-parameter weighting) DHMM을 제안한다. FFW-DHMM 에서 출력확률은 특징 파라미터에 대한 퍼지가중과 상대 모델링에 의해서 추정된다.
일반적인 DHMM에서, 출력확률 자체는 각 상태에서 상태 의존 특징 파라미터의 중요도를 반영하지 않고 있다. 출력확률에 대한 각 특징 파라미터의 기여도는 상태별로 다르며, 그려한 차이가 출력확률에 대한 각 특징 파라미터의 중요도를 나타낸다. 각 상태별로 유효한 특징파라미터의 중요도를 구하기 위해서, 각 특징 파라미터에 대한 출력분포에 대한 엔트로피 값을 사용하며, 계산된 엔트로피 값에 퍼지함수를 적용하여 얻어진 값을 각 특징 파라미터에 대한 가중치 요소로 사용한다. 이러한 상태별 특징 파라미터의 가중치 이외에, 각 상태의 중요도를 FFW-DHMM의 출력확률에 반영한다.
실험결과, 제안된 방법이 기존의 DHMM 에 비해 1.4% 향상된 결과를 나타내었으며, 출력확률 계산 시 상태 가중 방법을 적용한 결과 2.1%의 성능향상을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 상태 의존 특징 파라미터 가중과 상태 가중의 사용이 향상성 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.
일반적인 DHMM에서, 출력확률 자체는 각 상태에서 상태 의존 특징 파라미터의 중요도를 반영하지 않고 있다. 출력확률에 대한 각 특징 파라미터의 기여도는 상태별로 다르며, 그려한 차이가 출력확률에 대한 각 특징 파라미터의 중요도를 나타낸다. 각 상태별로 유효한 특징파라미터의 중요도를 구하기 위해서, 각 특징 파라미터에 대한 출력분포에 대한 엔트로피 값을 사용하며, 계산된 엔트로피 값에 퍼지함수를 적용하여 얻어진 값을 각 특징 파라미터에 대한 가중치 요소로 사용한다. 이러한 상태별 특징 파라미터의 가중치 이외에, 각 상태의 중요도를 FFW-DHMM의 출력확률에 반영한다.
실험결과, 제안된 방법이 기존의 DHMM 에 비해 1.4% 향상된 결과를 나타내었으며, 출력확률 계산 시 상태 가중 방법을 적용한 결과 2.1%의 성능향상을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 상태 의존 특징 파라미터 가중과 상태 가중의 사용이 향상성 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. HMM에 기반한 음성인식
3. 퍼지목적함수에 의한 상태의존 특징파라미터 가중
4. 실험 및 결과
5. 결론
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저자소개
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