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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재원 (성신여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제11호
발행연도
2017.11
수록면
617 - 624 (8page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.11.617

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음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 ‘ㅡ’를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 ‘ㅡ’의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 ‘ㅡ’를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.
#음성 인식 #모음 #벌크 지표 #신경망 #'ㅡ' #speech recognition #vowel #bulk indicator #neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 벌크 지표의 신경망 학습에 의한 ‘ㅡ’의 인식
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
KOCCA, Culture Technology(CT) in-depth Report, Nov. 2011. Y. Y. Seo, J. D. Song, J. H. Lee, Phoneme Segmentation in Consideration of Speech feature in Korean Speech Recognition, Journal of Korean Society for Internet Information, Vol. 2, No. 1, pp. 31-38, 2001. (in Korean) M. J. Kim and C. H. Kweon, An Automatic Segmentation System Based on HMM and Correction Algorithm, Speech Sciences, Vol. 9, No. 4, pp. 265-274, 2002. (in Korean) G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. E. Dahl, Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition: The Shared Views of Four Research Groups, Signal Processing Magazine, IEEE, Vol. 29, No. 6, pp. 82-97, 2012. J. W. Lee, Speech Recognition of the Korean Vowel ‘ㅗ’ Based on Time Domain Waveform Patterns, KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 22, No. 11, pp. 583-590, 2016. (in Korean)

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