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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
전용구 (광운대학교 컴퓨터 공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 학술발표대회 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
발행연도
1993.1
수록면
233 - 237 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1995

SOFM 신경회로망을 이용한 한국어 음소 인식
전용구 ,  양진우 ,  김순협 한국음향학회지 1995.01 학술저널

1993

SOFM 신경회로망을 이용한 한국어 음소 인식
전용구 한국음향학회 학술발표대회 1993.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 cluster로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사사에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means 클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해, 먼저, 우리말 음소들을 모음, 파열음, 마찰음, 파찰음, 유음 및 비음, 종성의 6개 음소군으로 분류하고 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 labeler의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식실험 결과 87.2%의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

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