초록 ▼

한국어는 발음상의 특정과 구조에 의해 음소별로 분리가 가능하므로, 한국어를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 나눌 수 있다.
분리된 각각의 음소들을 선형 예측 계수를 이용하여 분석한 결과, 동일한 음소들은 그 특성이 거의 유사하였다.
한국어 다음 545개를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 분리하여 선형 예측계수로 인식한 결과, 각각 87.3(%), 91.0(%), 91.7(%)의 인식률을 얻었고, 이 음소들을 결합한 단음에서는 71.4(%)의 인식률을 얻었다.
따라서, 이와 같은 방법을 이용

한국어는 발음상의 특정과 구조에 의해 음소별로 분리가 가능하므로, 한국어를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 나눌 수 있다.
분리된 각각의 음소들을 선형 예측 계수를 이용하여 분석한 결과, 동일한 음소들은 그 특성이 거의 유사하였다.
한국어 다음 545개를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 분리하여 선형 예측계수로 인식한 결과, 각각 87.3(%), 91.0(%), 91.7(%)의 인식률을 얻었고, 이 음소들을 결합한 단음에서는 71.4(%)의 인식률을 얻었다.
따라서, 이와 같은 방법을 이용하면 한국어 단음을 작은 데이터 양으로 처리시간을 단축할 수 있고, 더 나아가 한국어의 모든 단음, 단어, 문장 등을 인식 할 수 있다.

목차 Contents

• 1. 서 론...6
• 2. 음성의 발생과 한국어...8
• 2.1 음성의 생성 과정...8
• 2.2 한국어의 발성 및 음소...10
• 3. 음성 신호 처리...15
• 3.1 음성의 분석...15
• 3.2 음성의 인식...20
• 4. 실험 및 결과...23
• 4.1 실험 장치의 구성...23
• 4.2 음소의 분리 실험...23
• 4.3 음성의 분석 실험...25
• 4.4 음성의 인식 실험...27
• 5. 결 론...33
• 인 용 문 헌...34