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Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제20권 제1호
발행연도
1993.1
수록면
3 - 11 (9page)

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음성인식은 인식의 구간에 따라서 단어 단위 인식과 음소 단위 인식으로 구별할 수 있다. 이 중 음소 단위의 인식은 단어 단위의 인식에 비해 확장 면에서 유리하며 적은 도메인에서 인식을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 연속 음성인식을 위한 기초연구로써 연속 음성을 음소 구간으로 분류하는 음소군 분류기를 제안한다.
제안한 분류기는 화자가 발음한 음성을 대수적인 표현이 아닌 심볼로 표현하고 이 심볼을 이용하여 음소군으로 분류하는 규칙기반 분류시스템이다. 이 심볼들은 음성에서 추출한 대수적인 파라미터가 나타내는 특징을 기호로 표현한 것이다. 제안한 시스템은 각 음소군의 특징을 기술한 규칙을 이용하여 음성 구간을 모음, 마찰음, 파열음, 폐쇄음, 묵음으로 구분한다. 3명의 화자가 발음한 5,778개의 음소로 구성된 한국어 연속숫자음에 적용한 결과 90% 이상의 분류율을 기록했다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 음소군의 특징들

3. 시스템 구성

4. 심볼 변환기(Symbolic Description System)

5. 광대역 분류기(Broad Board Classifier)

6. 실험 및 결과

7. 결론

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부록

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