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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤영선 (한남대학교) 강점자 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제1권 제3호
발행연도
2009.9
수록면
109 - 115 (7page)

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Many isolated word recognition systems may generate non-similar words for recognition candidates because they use only acoustic information. In this paper, we investigate several techniques which can exclude non-similar words from N-best candidate words by applying Levenstein distance measure. At first, word distance method based on phone and syllable distances are considered. These methods use just Levenstein distance on phones or double Levenstein distance algorithm on syllables of candidates. Next, word similarity approaches are presented that they use characters' position information of word candidates. Each character‘s position is labeled to inserted, deleted, and correct position after alignment between source and target string. The word similarities are obtained from characters' positional probabilities which mean the frequency ratio of the same characters' observations on the position. From experimental results, we can find that the proposed methods are effective for removing non-similar words without loss of system performance from the N-best recognition candidates of the systems.
#isolated word recognition #N-best candidate selection #positional accuracy #word similarity

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 음성인식시스템
3. 후보 단어의 비교
4. 실험 및 결과
5. 결론
감사의 글
참고문헌

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