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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제15권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
177 - 183 (7page)

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연속 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘 인식을 수행하기 위하여 확률분포를 이용하며 이는 음소 단위의클러스터링을사용하여모델링하여샘플들을기반으로 확률 파라미터를 추정한다. 어휘 검색 시 추정된 확률 파라미터로부터 인식 결과를 나타내는데 미리 정의되지 않은 음소와 추가되어진 음소로부터 인식률이 저하되는 문제점이 발생하며, 하나의 클러스터링으로 모델링하므로 가우시안 모델이 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하여 유사도를 기반으로 Euclidean과 Bhattacharyya 거리 측정 방법을 혼합한 군집화 모델을 제안하고, 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타내었다.
#군집화 모델링 #음소 모델링 #모델 공유 #가우시안 모델 #어휘 인식 #clustering modeling #phoneme modeling #tying model #gaussian model #vocabulary recognition

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1. [단행본] - S.Young / 2002 / The HTK Book / Cambridge University Engineering Department google schola 2. [단행본] - L.R.Rabiner / 1993 / Fundamentals of speech recognition / Prentice Hall google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 안태옥 / 2005 / 혼합 가우시안 군집화를 이용한 상태공유 음향모델 최적화 / 전자공학회논문지 - SP 42 (6) : 937 ~ 946 dbpia 4. [단행본] - D.Jurafsky / 2000 / Speech and Language Processing / Prentice-Hall google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 우인성 / 2007 / 다양한 연속밀도 함수를 갖는 HMM에 대한 우리말 음성인식에 관한 연구 / 전기전자학회논문지 11 (2) : 89 ~ 94 dbpia

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