Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 1993.10a
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- Pages.101-110
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- 1993
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- 2005-3053(pISSN)
On the Development of a Continuous Speech Recognition System using Continuous Hidden Markov Model for Korean Language
연속분포 HMM을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템 개발
- Kim, Do-Yeong (Department of Electrical Engineering, KAIST) ;
- Park, Yong-Kyu (Department of Electrical Engineering, KAIST) ;
-
Kwon, Oh-Wook
(Department of Electrical Engineering, KAIST)
;
- Un, Chong-Kwan (Department of Electrical Engineering, KAIST)
- 김도영 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ;
- 박용규 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ;
-
권오욱
(한국과학기술원 전기 및 전자공학과)
;
- 은종관 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과)
- Published : 1993.10.08
Abstract
본 논문에서는 연속분포 hidden Markov 모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해 주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다. 성능 평가를 위한 화자 독립 인식 실험에서 문법이 없을 경우 83%, finite state network율 적용한 경우에는 94%의 인식률을 나타내었다.
Keywords