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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제11권 제11호
발행연도
2013.1
수록면
367 - 372 (6page)

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기존의 Levenshtein distance 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않은 경우에 사용되므로 어휘 탐색 작업의 중요도를 구분할 수 없는 단점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 개선된 Levenshtein 방법에서는 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘들을 탐색하고, 어휘들 간의 순서를 가지는 가중치를 부여한다. 따라서 어휘의 수가 증가하는 경우에도 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘를 탐색하여 인식율이 저하되는 단점을 해결하고, 인식 시간을 향상 및 탐색 공간의 효율적으로 관리할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 시스템을 분석한 결과 실내 환경에서 어휘 종속 인식률은 97.81%, 어휘 독립 인식률은 96.91%의 인식률을 나타났다. 또한, 실외 환경에서 어휘 종속 인식률은 91.11%, 어휘 독립 인식률은 90.01%의 인식률을 나타났다.
#레빈스타인 거리 #어휘 인식 #가중치 #HMM #Levenshtein distance #HMM #Vocabulary Recognition #weight number

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참고문헌 (13)

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D. Jurafsky / 2000 / Speech and Language Processing / Prentice-Hall google schola Eiichi Tanaka / 1976 / Synchronization and Substitution Error-correcting codes for the Levenshtein Metric / IEEE Trans. Information Theory IT-22 (2) : 156 ~ 176 google schola Justin Zobel / 1996 / Phonetic String Matching: Lessons from Information Retrieval / SIGIR'96 : 166 ~ 173 google schola K. Demuynck / 1997 / A static lexicon network representation for cross-word context dependent phones / In Proc. EUROSPEECH 1 : 143 ~ 146 google schola Kris Demuynck / 2003 / FLaVor:a flexible architecture for LVCSR / In EUROSPEECH-2003 : 1973 ~ 1976 google schola

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