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본 논문은 모음을 소그룹으로 1차 분류하기 위해서 음성 데이타를 1초에 16KHz로 샘플링하고, 이것을 16ms씩 나누어 FFT(Fast Fourier Transform)를 했다. 주파수 영역에서 주파수를 일정한 간격으로 나누어 각 구간에 peak가 존재하고, 각 프레임에서 최대 magnitude의 10%보다 큰 magnitude를 가지는 주파수대역을 1로 설정함으로써 VQ(Vector Quantization) 코드북을 만들었다. VQ결과의 인덱스로 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 모음을 5개의 소그룹으로 1차 분류한다. 1차 분류된 그룹들을 재분류하기 위해서 모음의 특성인 포만트와 1차 분류에 쓰였던 peak의 magnitude 강도를 이용하여 2차로 세부 분류를 한다. 1차 분류과정에서 86%의 인식률을 얻고 2차 분류과정에서 96%의 인식률을 얻어 전체적으로 83%의 인식률을 얻었다. peak 주파수를 이용한 코드북은 포만트 주파수만으로 코드북을 만들 경우 사람마다의 각 모음에 공통된 포만트는 제공하지만 사람들간에 보편성을 제공하기 어려웠던 문제 해결에 용이하다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 시스템 구성

Ⅲ. 실험 및 인식 결과

Ⅳ. 결론

참고 문헌

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