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문제 정의
- p>요 약 본 논문은 잡음환경 하에서의 효율적인 문맥의존 음향 모델 구성에 대한 기초연구로서 잡음환경 하에서의 유사 음소단위 수에 따른 연속 음성인식 성능을 비교, 평가한 결과에 대한 보고이다. 기존의 연구［1,2］로부터 연속음성 인식의 경우 문맥종속모델은 변이음을 고려한 39유사음 소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용하는 것보다 더 좋은 인식성능을 나타냄을 알 수 있었다.
- 기존의 연구［1,2］로부터 연속음성 인식의 경우 문맥종속모델은 변이음을 고려한 39유사음 소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용하는 것보다 더 좋은 인식성능을 나타냄을 알 수 있었다. 이 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 잡음환경에서도 효율적인 문맥 의존 음향모델을 구성하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 다양한 잡음환경을 고려하기 위해 White, Pink, LAB 잡음 을 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio) 5dB, lOdB, 15dB 레벨로 음성에 부가한 후 각 유사음소단위 수에 따 른 연속음성인식 실험을 수행하였다.
- 따라서 학습 데이터에 잡음 환경요인을 고려하여, 3가지 잡음(White, Pink, LAB)을 신 호 대 잡음비 (Signal to Noise Ratio) 5dB, lOdB, 15dB 레 벨로 음성에 부가하여 연속음성 데이터베이스로 사용하 도록 했다. 이러한 다양한 환경을 고려한 데이터베이스를 사용하여 문맥의존 음향모델 작성 방법인 HM-Net으로 연 속음성인식에 적합한 음소 수에 대해 검토하고자 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 5.결론 본 논문은 잡음환경하에서의 한국어 연속음성인식에 효과적인 문맥의존 음향모델 수에 대한 연구로서 유사음 소단위 수에 따른 인식 성능을 비교, 평가 하였다. 연속 음성인식에 이용되는 문맥종속모델의 경우 변이음을 고 려하여 모델이 작성되므로 이를 고려하면 기본 음소를 48음소로부터 39음소로 줄일 수 있다.
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