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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남기훈 (서경대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 문화기술의 융합 문화기술의 융합 제5권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
407 - 412 (6page)

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본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.
#음성 인식 #음성 합성 시스템 #레벤스테인 거리 #해싱 #인식률

목차

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참고문헌 (11)

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Kyung Nim Lee / 2017 / Speech language processing technology, how far / National Institute of Korean Language New Language Life 27(4):99~116 google schola https://www.gartner.com/en/newsroom/press-rel leases/2019-01-09-gartner-predicts-25-percent-o f-digital-workers-will-u google schola G. Hinton / 2012 / Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition / The IEEE Signal Processing Magazine 29(6):18~27 google schola Thomas F. Quatieri / 2001 / Discrete-Time Speech Signal Processing Principles and Practice / Prentice Hall google schola 문도식 / 2016 / 스마트폰과 음성합성을 활용한 영어 말하기 과제의 개발과 평가 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 16(5):13~20 dbpia

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