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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오상엽 (가천대학교)
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제10권 제8호
발행연도
2020.1
수록면
35 - 39 (5page)

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DNN은 기존의 음성 인식 시스템에 비해 에러가 적으나 병렬 훈련이 어렵고, 계산의 양이 많으며, 많은 양의 데이터 확보를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 GMM에서 모델 파라메터를 가지고 음소별 GMM 파라메터를 추정하여 음소 단위를 생성한다. 그리고 이를 효율적으로 적용하기 위해 특정 어휘에 대한 클러스터링을 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 3가지 종류의 단어 음성 데이터베이스를 이용하여 DB를 가지고 어휘 모델을 구축하였고, 잡음 처리는 워너필터를 사용한 특징을 추출하여 음성 인식실험에 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 결과 음성 인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다. 본 연구에서 개선된 오버피팅의 문제점을 향상시킬 수 있는 추가적인 연구를 필요로 한다.
#DNN #GMM #어휘 클러스터링 #음소 단위 #음소 추출

목차

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참고문헌 (14)

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안찬식 / 2012 / CHMM 어휘 인식에서 형상 형성 제어를 이용한 가우시안 모델 최적화 / 디지털융복합연구 10(7):167~172 dbpia 안찬식 / 2012 / 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용한 반향 잡음에 강인한 HMM 학습 모델 / 디지털융복합연구 10(10):277~282 dbpia 안찬식 / 2012 / 연속 음성 인식 향상을 위해 LMS 알고리즘을 이용한 CHMM 모델링 / 디지털융복합연구 10(11):377~382 dbpia S. Y. Oh / 2018 / Performance evaluation of silence-feature normalization model using cepstrum features of noise signals / Wireless Personal Communications 98(4):3287~3297 Crossref K. Chung / 2016 / Vocabulary optimization process using similar phoneme recognition and feature extraction / Cluster Computing 19(3):1683~1690 Crossref

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