메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정용주 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제9권 제7호
발행연도
2011.7
수록면
65 - 70 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
멀티 모델 기반 음성인식시스템에서는 잡음의 종류 및 SNR 값에 따라서 다수의 HMM모델을 훈련과정에서 생성한 후 인식시에는 입력음성의 잡음신호에 가장 근접한 HMM모델을 선택하도록 설계된다. 기존의 연구에서는 입력음성의 SNR(Signal to Nosie Ratio) 값에 가장 가까운 HMM 모델을 선택함으로서 인식성능을 최적화 할 수 있다고 생각되었다. 그러나 실제 실험 결과에 따르면 입력음성과 HMM 모델의 SNR 값이 다소 차이가 나는 경우에 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다. 본 논문에서는 다 모델 기반의 음성인식기에서 입력음성의 SNR 값에 대한 최적의 HMM 모델을 실험적으로 구하였다. Aurora2에 대한 인식실험 결과 기존의 방식에 비해서 실험적으로 최적화된 HMM 모델을 사용할 경우 월등히 우수한 인식성능을 보임을 알 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 멀티모델 기반 인식시스템의 개요
Ⅲ. 음성데이터 및 인식시스템
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-566-000475241