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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전용구 (광운대학교 전자계산기공학과) 양진우 (광운대학교 전자계산기공학과) 김순협 (광운대학교 전자계산기공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제14권 제2호
발행연도
1995.1
수록면
101 - 112 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1995

SOFM 신경회로망을 이용한 한국어 음소 인식
전용구 ,  양진우 ,  김순협 한국음향학회지 1995.01 학술저널

1993

SOFM 신경회로망을 이용한 한국어 음소 인식
전용구 한국음향학회 학술발표대회 1993.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

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