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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.9
- 수록면
- 1,299 - 1,305 (7page)
이용수
초록· 키워드
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이 논문에서 우리는 MFCC 특징벡터의 차원 저감을 통해 음성 인식에서의 계산량을 줄이는 방법을 조사한다. 특징벡터의 특성분해는 벡터의 성분을 분산의 크기에 따라 배치되도록 선형 변환 시켜준다. 첫 번째 성분은 가장 큰 분산을 가져서 패턴 분류에서 가장 중요한 역할을 한다. 따라서, 분산이 작은 성분들을 제외시키는 차원 저감을 통하여, 계산량을 줄이면서 동시에 음성 인식 성능을 저하시키지 않는 방법을 생각할 수 있다. 실험 결과, MFCC 특징벡터의 성분을 절반 정도로 줄여도 음성인식 오류율에 큰 악영향이 없음이 확인되었다.
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참고문헌 (21)
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M. Pleva / 2011 / Speech and Mobile Technologies for Cognitive Communication and Information Systems / 2011 2nd International Conference on Cognitive Infocommunications :1~5
S. Primorac / 2012 / Android Application for Sending SMS Messages With Speech Recognition Interface / 2012 Proceedings of the 35th International Convention :1763~1767
G. Nemeth / 2011 / Speech-Enhanced Interaction with TV / 2011 2nd International Conference on Cognitive Infocommunications :1~5
O. Viikki / 2001 / Speaker- and Language-Independent Speech Recognition in Mobile Communication Systems / ICASSP '01 1:5~8
강명구 / 2009 / 무선인식 기술기반 멀티미디어 서비스 플렛폼 설계에 관한 연구 / 한국전자통신학회 논문지 4(1):24~30
S. Primorac / 2012 / Android Application for Sending SMS Messages With Speech Recognition Interface / 2012 Proceedings of the 35th International Convention :1763~1767
G. Nemeth / 2011 / Speech-Enhanced Interaction with TV / 2011 2nd International Conference on Cognitive Infocommunications :1~5
O. Viikki / 2001 / Speaker- and Language-Independent Speech Recognition in Mobile Communication Systems / ICASSP '01 1:5~8
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