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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태윤 (고려대학교 전자컴퓨터공학과) 고한석 (고려대학교 전자컴퓨터공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제23권 제5호
발행연도
2004.1
수록면
410 - 419 (10page)

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본 논문에서는 베이시안에 기반한 신뢰도 융합 기법을 제안한다. 음성인식에서 신뢰도는 인식 결과에 대한 신뢰의 정도를 말하며, 인식 결과가 맞는 지의 여부를 판단할 수 있다. 개별 신뢰도 기법의 신뢰도 값을 융합하여 최종 판단을 내리는 집중형 융합 방식과 개별 신뢰도 기법의 판단 결과들을 융합하는 분산형 융합의 두 가지 방식에 대해 최적의 베이시안 융합규칙이 제시되었다. 고립단어 인식에서의 미등록어 거절 실험 결과 집중형 베이시안 신뢰도 융합 기법은 개별 신뢰도 기법에 비해 13% 이상의 상대적인 에러 감소 효과를 보였으나, 분산형 베이시안 융합은 성능의 향상을 보이지 못했다.
#음성인식 #신뢰도 #미등록어 거절 #베이시안 융합 #신뢰도 융합 #Speech recognition #Confidence measure #OOV nejection #Bayesian fusion #CM fusion

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