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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성아 (고려대학교 컴퓨터학과 음성정보처리 연구실) 육동석 (고려대학교 컴퓨터학과 음성정보처리 연구실) 권오일 (현대 오토넷 주식회사)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제23권 제2호
발행연도
2004.1
수록면
173 - 179 (7page)

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음소 질의어 집합은 문맥 속에서 비슷한 조음 효과를 보이는 음소들을 분류해 놓은 것으로서, 음성 인식 시스템 학습 시 결정트리를 기반으로 HMM (hidden Markov model)의 상태들을 클러스터링할 때 사용된다. 현재까지의 음소 질의어 집합은 대부분 음성학자나 언어학자들에 의해 수작업으로 제시되어 왔는데, 이러한 지식 기반음소 질의어들은 언어 또는 유사음소 단위 (PLU: phone like unit)에 종속될 뿐 아니라 생성된 클러스터 내의 동질성을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성 데이터를 사용하여 측정한 음소들 사이의 유사도를 기반으로 언어나 유사음소단위에 상관없이 자동으로 음소 질의어 집합을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법으로 생성된 음소 질의어들을 사용한 인식기의 에러율이 약 14.3%감소하여 데이터 기반의 음소 질의어 집합이 상태 클러스터링에 효율적임을 관측하였다.
#음소 질의어 집합 #결정트리 #상태 클러스터링 #대용량 어휘 연속 음성인식 #문맥 종속 음향 모델 #Phonetic question set #Decision tree #State clustering #Large vocabulary continuous speech recognition #Context dependent acoustic model

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