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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임현 (목포대학교 전자공학과) 박순영 (목포대학교 전자공학과) 방만원 (목포대학교 전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제14권 제5호
발행연도
1995.1
수록면
5 - 10 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1995

HMM을 기본으로한 집단화 방법의 불특정화자 단어 인식에 응용
임현 ,  박순영 ,  방만원 한국음향학회지 1995.01 학술저널

1993

HMM 집단화 방법을 이용한 불특정화자 단어 인식 ( Speaker Independent Word Recognition Using Clustering )
임현 ,  박순영 ,  방만원 외 2명 대한전자공학회 학술대회 1993.01 학술대회자료

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본 논문에서는 단어를 발음하는 방법 이 각각 다른 화자들의 변이성을 잘 흡수하도록 복수개의 통계적인 모델들을 구성하기 위하여 HMM을 기본으로 하는 집단화 방법을 제시한다. 또한 개발된 방법으로부터 얻어진 HMM집단화된 모델들이 불특정화자 고립단어 인식에 응용된다. HMM 집단화 방법은 학습용 데이타로부터 어떤 경계치 보다 낮은 유사도를 갖는 관측열들을 분리하여 새로운 집단을 만들고 이 집단내에 있는 관측열들을 이용하여 새로운 모델들을 학습시키는 방법이다. 집단화 과정은 반복되는데 최고의 유사도를 갖는 모델의 집단에 관측열들을 재분배하고 집단내 관측열들이 변화하면 새로운 모델을 재 추정하여 기존의 모델을 대신한다. 그러므로 이 집단화 방법은 집단화 과정과 파라미터 추정이 일체화되어 기존의 패턴에 의한 집단화 방법보다 더욱 효율적이 된다. 실험결과 HMM에 의한 집단화 방법이 기존의 패턴에 의한 집단화 방법보다. 고립 숫자음 인식에 있어서 $1.43\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었으며 단일 모델의 사용보다는 $2.08\%$의 인식률이 향상되었다.

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