HMM을 기반으로 한 사전 확률의 문제점을 해결하기 위해 베이시안 기법 어휘 인식 모델에의 사후 확률을 융합한 잡음 제거

오상엽

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오상엽

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제13권 제8호

발행연도: 2015.1

수록면: 295 - 300 (6page)

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사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.

#베이시안 기법 #어휘 인식 #인식 모델 #잡음 제거 #인식률 #Bayesian Method #Vocabulary Recognition #Recognition Model #Noise Removal #Recognition Rate

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A. Srinivasan / 2011 / Speech Recognition Using Hidden Markov Model / Applied Mathematical Sciences 5 (79) : 3943 ~ 3948

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Hirsch, H. G. / 2000 / The Aurora experimental framework for the performance evaluation of speech recognition systems under noisy conditions / Proc. ICSLP : 18 ~ 20

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

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