본 연구는 한국어를 음소변로 분리하여 인식하는 실험에 관한 연구이다. 한국어 단음 545개를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 분리하여 선형 예측 계수로 인식한 결과, 각각 $87.3(\%), 91.0(\%), 91.7(\%)$의 인식률을 얻었고, 이 음소들을 결합한 단음에서는 $71.4(\%)$의 인식률을 얻었다. 음소 분리 및 음소 인식은 Itakura-Saito 거리 측정을 이용하였다.
본 연구는 한국어를 음소변로 분리하여 인식하는 실험에 관한 연구이다. 한국어 단음 545개를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 분리하여 선형 예측 계수로 인식한 결과, 각각 $87.3(\%), 91.0(\%), 91.7(\%)$의 인식률을 얻었고, 이 음소들을 결합한 단음에서는 $71.4(\%)$의 인식률을 얻었다. 음소 분리 및 음소 인식은 Itakura-Saito 거리 측정을 이용하였다.
In this paper, Korean language recognition using the phoneme is studied. The experiment is carried out by dividing 545 isolated words into phonemes. Using linear prediction coefficients the recognition rate of consonants, vowels, and end-consonants are $87.3(\%), 91.0(\%), 91.7(\%)$, resp...
In this paper, Korean language recognition using the phoneme is studied. The experiment is carried out by dividing 545 isolated words into phonemes. Using linear prediction coefficients the recognition rate of consonants, vowels, and end-consonants are $87.3(\%), 91.0(\%), 91.7(\%)$, respectively. Recognition rate of isolated words combined with the phonemes is $71.4(\%)$. Itakura-saito distortion measure is used to phoneme segmentation and phoneme recognition.
In this paper, Korean language recognition using the phoneme is studied. The experiment is carried out by dividing 545 isolated words into phonemes. Using linear prediction coefficients the recognition rate of consonants, vowels, and end-consonants are $87.3(\%), 91.0(\%), 91.7(\%)$, respectively. Recognition rate of isolated words combined with the phonemes is $71.4(\%)$. Itakura-saito distortion measure is used to phoneme segmentation and phoneme recognition.
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