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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 353 - 358 (6page)
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어휘 인식 시스템은 학습 모델을 구성하여 인식하므로 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타난다. 이런 경우 인식 모델을 확장할 수 있도록 재구성하거나 인식 모델 구성 시 확장성을 반영하므로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 모델 구성 시 확장성을 반영할 수 있는 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 사용하여 바타차랴 알고리즘 음성 인식 학습 모델 구성 방법을 융합하여 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 이용하였고 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식하도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘 인식 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.5%의 인식률과 1.2초의 학습 시간을 나타내었다.
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A. Srinivasan / 2011 / Speech Recognition Using Hidden Markov Model / Applied Mathematical Sciences 5 (79) : 3943 ~ 3948
Beaufays, F. / 2010 / Unsupervised discovery and training of maximally dissimilar cluster models / Proc. Interspeech : 66 ~ 69
S. M. Naqvi / 2010 / A Multimodal Approach to Blind Source Separation of Moving Sources / IEEE Trans. Signal Processing 4 (5) : 895 ~ 910
Young, S / 1993 / HTK: Hidden Markov Model Toolkit V3.4.1 / Cambridge University, Engineering Department, Speech Group
안찬식 / 2009 / MLHF 모델을 적용한 어휘 인식 탐색 최적화 시스템 / 한국컴퓨터정보학회논문지 14 (10) : 217 ~ 223
Beaufays, F. / 2010 / Unsupervised discovery and training of maximally dissimilar cluster models / Proc. Interspeech : 66 ~ 69
S. M. Naqvi / 2010 / A Multimodal Approach to Blind Source Separation of Moving Sources / IEEE Trans. Signal Processing 4 (5) : 895 ~ 910
Young, S / 1993 / HTK: Hidden Markov Model Toolkit V3.4.1 / Cambridge University, Engineering Department, Speech Group
안찬식 / 2009 / MLHF 모델을 적용한 어휘 인식 탐색 최적화 시스템 / 한국컴퓨터정보학회논문지 14 (10) : 217 ~ 223
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