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자료유형
학술저널
저자정보
윤영선 (한국과학기술원 전산학과) 오영환 (한국과학기술원 전산학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제19권 제7호
발행연도
2000.1
수록면
48 - 52 (5page)

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음성 인식에 많이 사용되는 HMM (hidden Markov model)을 개선하기 위하여 분절 특징을 사용한 분절 특징 HMM은 성능이 우수하다고 발표되었다. 그러나, 분절 길이가 증가하고 회귀 차수가 놓아질수록 분절 특징 HMM을 표현하는 매개 변수의 수도 같이 증가된다. 따라서, 본 연구에서는 상태에서 관측 가능한 분절의 분산을 분절 내의 모든 프레임에 대하여 공통적으로 표현하는 고정 분산 방법을 통하여 성능의 저하 없이 매개 변수의 수를 줄이도록 시도하였다. 실험 결과, 두 혼합 밀도인 경우 고정 분산을 이용한 분절 특징 HMM의 성능과 시변 분산을 이용한 성능의 차이가 거의 없어, 제안된 방법의 유효성을 입증하였다.
#분절 특징 HMM #분절 특징 #파라메터 수 #음성 인식 #Segmental feature HMM #Segmental feature #Number of parameter #Speech recognition

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