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자료유형
학술저널
저자정보
김선일 (거제전문대 전자과) 홍기원 (거제전문대 전자과) 이행세 (아주대학교 전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제14권 제3호
발행연도
1995.1
수록면
61 - 70 (10page)

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본 논문에서는 사람의 인지 특성에 가까운 PLP 켑스트럼을 사용하여 음성의 시간적 특성을 잘 반영할 수 있도록 넓은 시간대에 걸쳐 특징을 추출하였으며 인간의 학습 방법과 유사한 인공신경망을 이용하여 음소를 인식하고 인식된 음소로부터 순서 특징을 잘 반영하는 Markov 모델을 통해 음소열을 인식하였다. 음소인식은 연속음성에 나타나는 음소에서 비균일한 프레임 개수로 채취된 음성 블록들을 사용하여 7차 PLP 켑스트럼, PTP, 영교차율 및 에너지를 구하고 이를 MLP 신경망의 입력으로 사용하여 두 사람이 각각 5번씩 발음한 10종류의 한국어 문장, 총 100개를 대상으로 음소 인식을 실시하여 최대 9.4%의 음소별 인식률을 얻을 수 있었다. 문장인식은 학습에 참여했던 두 사람이 각 문장에 대해 10번씩 새로 발음한 총 200개의 데이터에 대해 음소별 인식을 거쳐 첫 번째 실험을 통해 생성된 Markov 모델을 이용하여 문장 인식을 실시한 결과 92.5%의 문장 인식률을 얻었다.

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