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어휘 인식을 위한 모델 생성에서 준비하지 않은 트라이폰이 생성된다. 이는 모델 파라미터의 초기 추정치를 생성하지 못하는 원인으로 어휘 모델을 구성할 수 없는 단점으로 나타난다. 결과적으로 가우시안 모델의 정교함이 떨어지게 되어 인식률을 저하시키게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 미등록 어휘 거절 알고리즘을 이용한 오류 보정 시스템을 제안한다. 이 방법은 어휘 인식 모델 생성 시 등록되지 않은 어휘를 거절하여 인식률을 향상시킨다. 또한 확률 분포를 이용하여 어휘 분석과 의미를 파악하고 음운 변동이 적용되기 전의 문자열로 복원시킨다. 시스템 분석은 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 확인하였고 성능 평가를 위해 에러 패턴, 오류 패턴, 의미 패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 성능 평가 결과 2.8%의 오류 보정률의 향상을 보였다.
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참고문헌 (13)
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E. K. Ringer / 1996 / A fertility channel model for post-correction of continuous speech recognition / Proc. ICSLP : 897 ~ 900
S. Kaki / 1998 / A method for correction speech recognition using the statistical features of character co-occurrence / Proc. COLING-ACL : 653 ~ 657
T. Jitsuhiro / 1998 / Rejection of out-of-vocabulary words using phoneme confidence likelihood / ICASSP : 217 ~ 220
김동주 / 2006 / 문맥가중치가 반영된 문장 유사 척도 / 전자공학회논문지 - CI 43 (6) : 43 ~ 51
김병창 / 2003 / Semantic-Oriented Error Correction for Spoken Query Processing / IEEE : 156 ~ 161
S. Kaki / 1998 / A method for correction speech recognition using the statistical features of character co-occurrence / Proc. COLING-ACL : 653 ~ 657
T. Jitsuhiro / 1998 / Rejection of out-of-vocabulary words using phoneme confidence likelihood / ICASSP : 217 ~ 220
김동주 / 2006 / 문맥가중치가 반영된 문장 유사 척도 / 전자공학회논문지 - CI 43 (6) : 43 ~ 51
김병창 / 2003 / Semantic-Oriented Error Correction for Spoken Query Processing / IEEE : 156 ~ 161
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