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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문연주 (광운대학교 전자통신공학과) 전선도 (광운대학교 전자통신공학과) 강철호 (광운대학교 전자통신공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제18권 제8호
발행연도
1999.1
수록면
94 - 99 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1999

화자 독립 음성 인식을 위한 반연속 HMM과 RBF의 혼합 구조에 관한 연구
문연주 ,  전선도 ,  강철호 한국음향학회지 1999.01 학술저널
반연속 HMM과 RBF 혼합 시스템을 이용한 화자독립 음성인식에 관한 연구
문연주 ,  전선도 ,  강철호 한국음향학회 학술발표대회 1999.01 학술대회자료

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성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

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