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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1997.10
수록면
251 - 254 (4page)

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벡터 양자화 에러는 음성 인식 성능에 영향을 끼치는 주요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 연속 은닉 마르코프 모델로써 한국어 음성을 분류하는 또 다른 벡터 양자화 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 연속 은닉 마르코프 모델은 음성 신호 공간을 클러스터들로 분류한다. 각 클러스터는 은닉 마르코프 모델의 한 상태에 대응되어 하나의 가우스 함수로 나타내어 진다. 연속 은닉 마르코프 모델의 출력인 상태 열들을 모아 하나의 음성 인식 단위를 나타낸다. 인식 실험 결과 본 논문에서 사용한 벡터 양자화는 한국어 음성을 효율적으로 분류함을 보인다.

목차

요약

1. 서론

2. 은닉 마르코프 모델에 기반을 둔 음소 분류

3. 실험 및 결과

4. 결론

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