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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제23권 제2호
발행연도
1996.2
수록면
168 - 176 (9page)

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본 논문에서는 동적 정합법에 의한 음향적 분절 모델과 분절 내에서 관측 확률 향상을 위해 상대적 거리에 기반한 펼활화 방법을 제안하고자 한다. 각 단어에 해당되는 발성음으로부터 동적 분할을 수행 후 얻어진 분절의 평균 벡터를 분절에 해당되는 음원으로 가정하고, 분절에 대응되는 벡터 열을 누적하여 얻은 음원별 분포를 빈도로 가중하여 새로운 분포를 생성하였다. 아울러, 상태별 출력 확률을 평활화하기 위해서 학습 시 입력 패턴과 가장 가까운 K개의 코드워드를 선정하고, 이를 가장 가까운 코드워드 패턴과의 상대적인 거리에 기반하여 정규화된 확률로 변환하였다. 115단어를 대상으로 한 화자 독립 인식실험에서, 제안된 방법이 기존의 HMM에 비해서 학습 시간의 경우 1/20로 줄었으며, 인식 오류율이 60%이상 감소됨을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 단어종속 음향 분절 모델

3. 상대 거리에 기반한 평활화

4. 인식 시스템 및 실험 환경

5. 실험 및 결과

6. 결론

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017752980