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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지승은 (인천대학교) 김우일 (인천대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제3호
발행연도
2016.3
수록면
464 - 470 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2017

효과적인 음성 인식 평가를 위한 심층 신경망 기반의 음성 인식 성능 지표
지승은 ,  김우일 한국정보통신학회논문지 2017.12 학술저널
효과적인 음성 인식 평가를 위한 심층 신경망 기반의 음성 인식 성능 지표에 관한 연구
지승은 컴퓨터공학과 2017.01 학위논문

2016

음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측
지승은 ,  김우일 한국정보통신학회논문지 2016.03 학술저널
음성 인식용 데이터베이스 검증시스템을 위한 새로운 음성 인식 성능 지표
지승은 ,  김우일 한국정보통신학회논문지 2016.03 학술저널

2015

음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템 개발
지승은 ,  조준영 ,  김우일 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 음성의 특성 지표를 이용한 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템의 개발 내용을 소개하고 이 시스템의 핵심 기술인 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명한다. 선행 연구에서는 본 시스템에 필요한 효과적인 음성인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 인식 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 실험에서는 선행 연구에서 조합에 사용한 이차적인 음성 인식기에서 추출된 음향 모델 확률 값을 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값으로 대체해 조합함으로써 시스템 구축 시 다른 음성 인식기에 대한 의존성을 감소시킨다.
#단어 오인식률 #상관 계수 #성능 예측 #음성 인식 #음성 인식 성능 지표 #Word error rate #Correlation coefficient #Performance prediction #Speech recognition #Speech quality measure

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템 개발
Ⅲ. 음성 특징 추출 기능
Ⅳ. 음성 특성 지표를 이용한 새로운 음성 인식성능 지표 생성
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
S. -Y. Yoon, L. Chen and K. Zechner, “Predicting Word Accuracy for the Automatic Speech Recognition of Non-native Speech,” Interspeech-2010, pp. 773-776, 2010. google schola W. Kim and J. H. L. Hansen, “Phonetic Distance Based Confidence Measure,” Signal Processing Letters, IEEE vol. 17, no. 2 , pp. 121-124, Feb. 2010. google schola S. Ji and W. Kim, “A Study on Speech Measure Analysis for Speech Recognition Accuracy Estimation in Noisy Environments,” A Conference of Acoustical Society of Korea, vol. 34, no. 1, pp. 46, May 2015. google schola S. Ji, J. Cho and W. Kim, “Development of Database Verification System for Automatic Speech Recognition,” KCC2015, vol. 34, pp. 719-720, June 2015. google schola S. Ji and W. Kim, “A Study on Effective Speech Recognition Performance Measure using MFCC Similarity,” KSCSP- 2015, vol. 32, no. 1, pp.220-222, Aug. 2015. google schola

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