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본 논문에서는 MSVQ(Multi-Section Vector Quantization)와 시간지연 회귀 신경회로망(TDRNN)을 이용한 하이브리드 구조의 음성인식 방법을 제안한다. MSVQ는 음성의 길이를 일정한 구간 수로 정규화한 코드북을 생성하고, 시간지연 회귀 신경회로망은 이 코드북을 이용하여 음성을 인식한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 음성의 시계열 문맥정보를 잘 학습할 수 있는 구조로 구성되었다. 음성특징으로 인지선형예측(PLP) 계수가 사용되었다. 음성인식 실험을 수행한 결과 MSVQ/TDRNN 음성인식기는 97.9 %의 화자독립 음성 인식률을 보였다.
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X. D. Huang / 1990 / Hidden Markov Models for Speech Recognition / Edinburgh University Press
K. Lippmann / 1989 / Reviews of neural networks for speech recognition / Neural Computation 1:1~38
H. Bourlard / 1994 / Connectionist Speech Recognition - A Hybrid Approach / Kluwer :185~200
A. Waibel / 1989 / Modularity and scaling in large phoneme neural networks / IEEE Trans. ASSP 37:1188~1197
T. Robinson / 1994 / An application of recurrent nets to phone probability estimation / IEEE Trans. Neural Networks 5:298~305
K. Lippmann / 1989 / Reviews of neural networks for speech recognition / Neural Computation 1:1~38
H. Bourlard / 1994 / Connectionist Speech Recognition - A Hybrid Approach / Kluwer :185~200
A. Waibel / 1989 / Modularity and scaling in large phoneme neural networks / IEEE Trans. ASSP 37:1188~1197
T. Robinson / 1994 / An application of recurrent nets to phone probability estimation / IEEE Trans. Neural Networks 5:298~305
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