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통신 모바일 단말기에서 어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘로부터 음소 특징을 추출하기 때문에 음소를 인식하지 못하거나 유사한 음소 오인식 오류로 인한 낮은 인식률의 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 입력 음소는 음소 유사율 처리를 통해 음소 사이의 거리를 측정하여 수치로 나타내고, 신뢰도 측정을 통하여 인식되어진 결과를 확인하는 시스템을 제안하였다. 이로 인해 부정확한 어휘 제공으로 인한 오인식 오류를 최소화하였으며 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였다. 기존 방법인 에러 패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템의 성능 평가 결과 2.7%의 인식 향상율을 보였다.
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참고문헌 (12)
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A. S. Manos / 1996 / A study on out-of-vocabulary word modeling for a segment-based keyword spotting system / 석사 / MIT
E. K. Ringer / 1996 / A fertility channel model for post-correction of continuous speech recognition / Proc. ICSLP : 897 ~ 900
K. Demuynck / 1997 / A static lexicon network representation for cross-word context dependent phones / Proc. EUROSPEECH 1 : 143 ~ 146
M. F. Gales / 1995 / Model-based techniques for nosie robust speech recognition / 박사 / University of Cambridge
M. Ostendorf / 1996 / From HMM's to segment models : a unified view of stochastic modeling for speech recognition / Speech and Audio Processing, IEEE 4 : 360 ~ 378
E. K. Ringer / 1996 / A fertility channel model for post-correction of continuous speech recognition / Proc. ICSLP : 897 ~ 900
K. Demuynck / 1997 / A static lexicon network representation for cross-word context dependent phones / Proc. EUROSPEECH 1 : 143 ~ 146
M. F. Gales / 1995 / Model-based techniques for nosie robust speech recognition / 박사 / University of Cambridge
M. Ostendorf / 1996 / From HMM's to segment models : a unified view of stochastic modeling for speech recognition / Speech and Audio Processing, IEEE 4 : 360 ~ 378
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