DMS 모델과 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM에 의한 음성 인식

안태옥

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안태옥

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제7권 제4호

발행연도: 2006.8

수록면: 649 - 655 (7page)

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본 논문은 화자 독립의 음성인식을 위한 연구로써, DMS 모델에 의한 DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) 코드북과 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 방법을 제안한다. 정적 스펙트럼 특정으로서는 LPC 켚스트럼 계수를 이용하였고, 동적 스펙트럼 특정으로는 LPC 켚스트럼의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두개의 스펙트럼 특정들을 각각 VQ 코드북으로 양자화되고, DMS 모델을 이용한 HMM은 입력으로써 정적 스펙트럼 특징과 동적 스펙트럼 특정을 받아드림으로써 모델링된다. 제안된 방법에 의한 인식 실험은 기존의 다양한 인식 방법에 의한 인식 실험들과 비교를 위해 동일한 데이터와 조건 하에서 수행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수한 방법임을 입증하였다.

#정적 스펙트럼 특징 #동적 스펙트럼 특징 #이중 특징 #DMS

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[학술지(정기간행물)] - / feb.1978. / Dynamic Programming Algorithm Optimization for Spoken Word Recognition IEEE Trans. on Acoustics assp-26 : 43 ~ 49

[학술지(정기간행물)] - / apr.1984 / Vector Quantization 1 : 4 ~ 29

[학술지(정기간행물)] - / aug.1985. / IEEE Trans. of Acoustics assp-33

[학술지(정기간행물)] - / .1990.07 / An automatic Speech Recognition of Computer Using Time Sequential Vector Quantization 27

[학술지(정기간행물)] - / dec.1994. / A Study on Speech Recognition using DMS Model 13

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