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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성우 (대구대학교) 차경애 (대구대학교) 박세현 (대구대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제22권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
852 - 859 (8page)

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With the development of IT technology and smart devices, various applications utilizing image information are being developed. In order to provide an intuitive interface for pronunciation recognition, there is a growing need for research on pronunciation recognition using mouth feature values. In this paper, we propose a system to distinguish Korean vowel pronunciations by detecting feature points of lips region in images and applying Bayesian based learning model. The proposed system implements the recognition system based on Bayes" theorem, so that it is possible to improve the accuracy of speech recognition by accumulating input data regardless of whether it is speaker independent or dependent on small amount of learning data. Experimental results show that it is possible to effectively distinguish Korean vowels as a result of applying probability based Bayesian classification using only visual information such as mouth shape features.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 베이지안 분류를 이용한 한글 모음 발음의 인식
4. 개발 및 실험 결과
5. 결론
REFERENCE

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