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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김원구 (군산대학교 전자정보공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제21권 제5호
발행연도
2002.1
수록면
455 - 461 (7page)

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본 논문에서는 화자독립 음소 모델을 사용하는 개인용 음성 다이얼링 시스템의 성능 개선 방법을 제안하였다. 화자독립 음소모델을 사용한 음성 다이얼링 방법은 각 화자가 발성한 단어와 연관된 음소 열만을 저장하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있으나 화자독립 모델을 음소 인식에 사용할 때 발생하는 오차로 인하여 화자종속 모델을 사용하는 방법보다는 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 학습과정에서 학습 데이터의 음소 열과 화자 적응을 위한 변환 벡터를 동시에 추정한 후 음소 열과 함께 저장하고, 인식 시에 화자독립 음소 모델을 각 화자의 변환벡터를 사용하여 변환한 후 인식을 수행하는 방법을 제안하였다. 여기서 화자적응을 위한 변환 벡터는 확률적 매칭 (stochastic matching)을 위한 최고 유사도 (maximum likelihood) 방법을 이용하여 구하였으며 음소 열과 함께 반복적으로 추정되었다. 인식 실험에서 제안된 방법은 음소 열만을 사용하는 기존 인식 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.

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