Speech Recognition using MSHMM based on Fuzzy Concept

Ann, Tae-Ock

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자료유형: 학술저널

저자정보: Ann, Tae-Ock (Department of Computer Engineering, Chonbuk Sanup University of Korea)

저널정보: 한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제16권 제2호

발행연도: 1997.1

수록면: 55 - 61 (7page)

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This paper proposes a MSHMM(Multi-Section Hidden Markov Model) recognition method based on Fuzzy Concept, as a method on the speech recognition of speaker-independent. In this recognition method, training data are divided into several section and multi-observation sequences given proper probabilities by fuzzy rule according to order of short distance from MSVQ codebook per each section are obtained. Thereafter, the HMM per each section using this multi-observation sequences is generated, and in case of recognition, a word that has the most highest probability is selected as a recognized word. In this paper, other experiments to compare with the results of these experiments are implemented by the various conventional recognition methods(DP, MSVQ, DMS, general HMM) under the same data. Through results of all-round experiment, it is proved that the proposed MSHMM based on fuzzy concept is superior to DP method, MSVQ method, DMS model and general HMM model in recognition rate and computational time, and does not decreases recognition rate as 92.91% in spite of increment of speaker number.

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Ann, Tae-Ock

소속기관 Department of Computer Engineering, Chonbuk Sanup University of Korea

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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