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인식 대상 학습 모델이 분류되어 있지 않거나 명확하게 분류되지 않은 경우 어휘 인식을 결정하지 못하여 인식률이 저하되며 학습 모델 분류 형태가 변경되거나 새로운 학습 모델이 추가되면 인식 모델의 결정 트리 구조가 변경되어야 하는 구조적 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 학습 알고리즘을 제안한다. 음운 현상이 충분히 반영된 음성 데이터베이스를 구성하고 학습 효과를 확보하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.
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참고문헌 (16)
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M. Cowling / 2003 / Comparison of techniques for environmental sound recognition / Pattern Recognition Letters 24 (15) : 2895 ~ 2907
M. Heikkila / 2009 / Description of interest regions with local binary patterns / Pattern Recogn 42 (3) : 425 ~ 436
P. Viola / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / In Proc. CVPR : 511 ~ 518
Quinlan, J.R / 1985 / Machine intelligence 11 / Oxford University Press
S. Lazebnik / 2006 / Beyond bags of features: spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories / Proc. IEEE Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recogn
M. Heikkila / 2009 / Description of interest regions with local binary patterns / Pattern Recogn 42 (3) : 425 ~ 436
P. Viola / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / In Proc. CVPR : 511 ~ 518
Quinlan, J.R / 1985 / Machine intelligence 11 / Oxford University Press
S. Lazebnik / 2006 / Beyond bags of features: spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories / Proc. IEEE Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recogn
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