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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
205 - 208 (4page)

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본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)과 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 연속 음성을 대상으로 필요한 단어만을 검출하는 word spotting 을 위해 LVQ를 사용한 단어와 비단어의 분류와 단어 HMM과 비단어 HMM의 새로운 결합 방법을 제시한다. 기차 예약 시스템에서 사용할 수 있는 문장 20개를 선정하고, 그 중 3단어에 대한 인식 실험에서 일반적인 벡터 양자화를 사용할 경우 86.5%의 인식률을 얻은 반면 LVQ를 사용하여 최고 96.1%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법이 효과적임을 알수 있었다. 본 논문에서 제시한 방법은 일반적인 고립단어 인식 보다 일반 사용자를 대상으로 한 응용분야에 쓰일 수 있는 실용적인 방법이 될 것으로 기대된다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. LVQ와 HMM을 이용한 word spotting

Ⅲ. 실험 및 결과

Ⅳ. 결론 및 검토

참고문헌

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