유사 음소 모델 스키마 지원을 위한 결정 트리
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 오상엽 | - |
dc.date.available | 2020-02-29T02:42:01Z | - |
dc.date.created | 2020-02-12 | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.issn | 1738-1916 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/15260 | - |
dc.description.abstract | 어휘 인식 시스템에서는 훈련 중에 적용되지 않는 음소에 대한 문제점으로 인해 시스템에 저장된 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 군집화 방법을 사용하여 유사 음소 모델을 관리하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 결정트리 군집화 방법을 적용하여 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 음향 모델을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 사용으로 시스템에서 기존에 생성되어진 음향 모델에 추가적으로 유사 음소 모델을 생성하여 제공하므로 음성 인식에 강인한 음향 모델을 구성한다. 본 연구에서 제안된 방법으로 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국디지털정책학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 디지털융복합연구 | - |
dc.title | 유사 음소 모델 스키마 지원을 위한 결정 트리 | - |
dc.title.alternative | Decision Tree for Likely phoneme model schema support | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 디지털융복합연구, v.11, no.10, pp.367 - 372 | - |
dc.identifier.kciid | ART001816352 | - |
dc.citation.endPage | 372 | - |
dc.citation.startPage | 367 | - |
dc.citation.title | 디지털융복합연구 | - |
dc.citation.volume | 11 | - |
dc.citation.number | 10 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 오상엽 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 어휘 인식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 결정 트리 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 가변 어휘 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 군집화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Vocabulary Recognition | - |
dc.subject.keywordAuthor | Decision Tree | - |
dc.subject.keywordAuthor | Vocabulary Independence | - |
dc.subject.keywordAuthor | Clustering | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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