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음성 인식 시스템은 부정확한 음성 신호의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율과 신뢰도 측정을 이용한 음성 인식 오류 보정 방법을 제안하였다. 음소 유사율은 학습 모델의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였으며 신뢰도로 측정하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 측정하여 오인식되는 오류를 최소화하였으며 음성 인식 과정에서 오류로 판명된 음성에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 98.3%의 인식률과 95.5%의 오류 보정율을 나타내었다.
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참고문헌 (13)
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C. Miyajima / 2001 / Minimum classification error training for speaker identification using gaussian mixture models based on multi-space probability distribution / EUROSPEECH
Jong-Young Ahn / 2011 / The Journal of the Institute of Webcasting / Internet and Telecommunication 11 (3) : 175 ~ 179
M. Cowling / 2003 / Comparison of techniques for environmental sound recognition / Pattern Recognition Letters 24 (15) : 2895 ~ 2907
S. Chu / 2009 / Environmental Sound Recognition With Time-Frequency Audio Features / IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing 17 (6) : 1 ~ 16
Tariquzzaman, Md / 2007 / Modified HMM Decoder based on Observation Confidence for Speaker Identification / Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference :
Jong-Young Ahn / 2011 / The Journal of the Institute of Webcasting / Internet and Telecommunication 11 (3) : 175 ~ 179
M. Cowling / 2003 / Comparison of techniques for environmental sound recognition / Pattern Recognition Letters 24 (15) : 2895 ~ 2907
S. Chu / 2009 / Environmental Sound Recognition With Time-Frequency Audio Features / IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing 17 (6) : 1 ~ 16
Tariquzzaman, Md / 2007 / Modified HMM Decoder based on Observation Confidence for Speaker Identification / Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference :
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