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본 논문은 한국어 음어 음성인식 해독기 중에서 음운 타자기를 이용한 음성인식기에 관한 내용을 담고있다. 음성인식 알고리즘으로 신경망 모델중 Kohonen의 SOM(Self Organizing Map)을 사용했다. 인식범위는 음어를 구성하는 10개의 숫자로 제안했고 인식되는 한국어 음성은 화자(여성 1인) 종속적이고 비연속적이다. 음어 해독기중 음성인식 시스템은 전처리 과정, 음운 타자 과정, 단어 인식 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 파워 스펙트럽을 이용하여 음성의 정적인 특징을 추출하였으며, 학습 과정에서는 SOM을 학습시켜 17개의 음소를 구별할 수 있는 음운 타자기의 자음, 모음 자판을 얻어내었다. 음절 및 단어 인식기에서는 음운 타자기의 결과를 바탕으로 효율적으로 음소들을 인식할 수 있는 비교적 간단한 보정 방법들을 사용했다.

목차

요약

1. 서론

2. 본론

3. 결론

[참고 문헌]

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