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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 가을 학술발표논문집 제22권 제2호(A)
발행연도
1995.10
수록면
723 - 726 (4page)

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본 논문은 신경망 음성타자기에서 최적의 인식율을 낼수 있도록 다수의 음성자판을 자기 스스로 조절해나가며 분할하는 자기조절적 음성자판(Self-adaptive Phonotopic Maps)을 구성하여 최적의 레이블을 하는 알고리즘을 제시하고, 음성자판에대해 해당 주파수군의 전처리 기법의 교환이 최적이 되는 방법을 시도하여 실험하였다. 음성인식 알고리즘으로는 Kohonen의 자기조직화 형상지도(Self-organization Feature Map)를 사용하고, 실험범위는 한국어 음어를 구성하는 12개의 자음과 7개의 모음으로 제한했으며, 실험되는 음성은 화자 종속적이며 비연속적이다. 전처리 과정에서는 FFT분석과 Cepstrum분석을 사용하여 특징벡터를 추출하였으며, 학습과정에서는 SOFM을 학습시켜 19개의 음소를 구별할 수 있는 음성타자기의 음성자판을 생성하였다. 초기 음성자판을 기본으로 실험한 결과 최적의 자기조절적 음성자판을 얻을 수 있었으며, 각 음성자판의 최적의 인식을 얻기위해 해당 주파수군의 전처리 기법도 제시하였다. 이러한 방법의 특징은 인간이 미리 설정해놓는 모델보다 주어지는 데이타에 적합하게 자기조절 구성능력을 갖춘 시스템 개발을 시도할 수 있으며,궁극적으로 향상된 한국어 음성인식의 기대효과를 가져올 수 있을것이다.

목차

요약

1. 서론

2. 전처리

3. 신경망 음성타자기

4. 제안된 자기조절적 음성자판의 레이블링

5. 실험 결과및 분석

6. 결론

7. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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