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저자정보
김주곤 (영남대학교 전자정보공학부) 임수호 (영남대학교 전자정보공학부) 이여송 (영남대학교 전자정보공학부) 김범국 (대구과학대학 영상통신미디어과) 정현열 (영남대학교 전자정보공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 학술발표대회 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
발행연도
2004.1
수록면
65 - 68 (4page)

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본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.

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