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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오상엽 (경원대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제14권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
85 - 93 (9page)

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기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타차랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며, 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 모델
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (5)

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