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대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 전자공학회논문지 IE편 제43권 제2호
발행연도
2006.6
수록면
22 - 29 (8page)

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본 논문에서는 모바일 환경에 따른 속삭임의 사용이 증가하는 데 따른 속삭임 인식을 위하여 음성인식에 많이 사용되고 있는 특징벡터들을 은닉 마코프 모델을 이용, 정상어 모델, 속삭임 모델, 정상어, 속삭임 통합 모델들에 인식 시험하고 결과를 분석하여 가장 적합한 인식 시스템을 찾으려고 하였다. 인식 시험을 통하여 속삭임의 인식은 정상어 모델로 인식하는 시스템은 낮은 인식률로 실용성이 없으며 속삭임 모델을 별도로 사용하는 것이 85% 이상의 가장 높은 인식률을 보였다. 또한 ‘정상어＋속삭임’ 모델도 인식률은 조금 떨어지나 가능성을 확인할 수 있었다. 특징벡터로는 속삭임 모델을 사용하는 경우 MFCC 혹은 PLCC를 사용하는 것이 거의 유사하게 높은 인식률을 얻을 수 있었으나 ‘정상어＋속삭임’ 모델을 사용하는 경우 PLCC를 특징벡터로 사용하는 것이 속삭임 인식에서 가장 좋은 결과를 보였다.
#whispered #HMM #speech #recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 속삭임 발생 메커니즘
Ⅲ. 음성분석
Ⅳ. 인식 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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