지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 모델들의 대한 관측 확률이 이산적인 분포를 나타내며 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률이 상대적으로 낮고 정교한 스무딩 과정이 필요한 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 가우시안 믹스쳐 연속 확률 밀도를 이용한 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 모델 최적화를 위한 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 CHMM 어휘 인식에서 가우시안 믹스쳐 모델을 최적화한 인식 모델을 형상 형성 시스템 지원에 의해 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
A. S. Manos / 1996 / A study on out-of- vocabulary word modeling for a segment-based keyword spotting system / 석사 / MIT
D. Jurafsky / 2000 / Speech and Language Processing / Prentice-Hall
L. R. Bahl. / 1992 / A Fast Match for Continuous Speech Recognition Using Allophonic Models / InProc. IEEE ICASSP-92 1 (1) : 17 ~ 21
L. R. Rabiner / 1993 / Fundamentals of speech recognition / Prentice Hall
L. R. Rabiner. / 1989 / A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition / Proc IEEE 77 (2) : 257 ~ 286
D. Jurafsky / 2000 / Speech and Language Processing / Prentice-Hall
L. R. Bahl. / 1992 / A Fast Match for Continuous Speech Recognition Using Allophonic Models / InProc. IEEE ICASSP-92 1 (1) : 17 ~ 21
L. R. Rabiner / 1993 / Fundamentals of speech recognition / Prentice Hall
L. R. Rabiner. / 1989 / A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition / Proc IEEE 77 (2) : 257 ~ 286
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0