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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제20권 제12호
발행연도
1993.12
수록면
1,825 - 1,830 (6page)

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본 논문은 화자 종속으로 고립 단어를 인식하기 위한 인공 신경망 모형을 설명한다. 동적 특징을 추출하기에 용이한 SEJONG NET을 통해서 얻은 음성의 연속적인 포만트의 방향과 위치를 정보로 해서 최종적으로는 DTW 알고리즘을 이용하여 한국어 인식 실험을 행한다. 320 단어중에서 18개만이 오인식을 일으켜 약 94%의 인식율을 기록하였는데 이것은 인공신경망을 통하지 않은 것과 비교하면 결과적으로 이 SEJONG NET이 추출한 음성의 동적 특징이 음성 인식에 중요한 요소임을 확인할 수 있다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 음성을 인식하는 SEJONG-NET의 구조

3. 320개의 고립 단어 인식 실험과 고찰

4. 결론

참고문헌

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