바타차랴 알고리즘에서 HMM 특징 추출을 이용한 음성 인식 최적 학습 모델Speech Recognition Optimization Learning Model using HMM Feature Extraction In the Bhattacharyya Algorithm
- Other Titles
- Speech Recognition Optimization Learning Model using HMM Feature Extraction In the Bhattacharyya Algorithm
- Authors
- 오상엽
- Issue Date
- 2013
- Publisher
- 한국디지털정책학회
- Keywords
- Speech Recognition; HMM; Feature Extraction; Bhattacharyya Algorithm; Optimization Learning Model Configuration; 음성 인식; HMM; 특징 추출; 바타챠랴 알고리즘; 최적 학습 모델 구성; Speech Recognition; HMM; Feature Extraction; Bhattacharyya Algorithm; Optimization Learning Model Configuration
- Citation
- 디지털융복합연구, v.11, no.6, pp.199 - 204
- Journal Title
- 디지털융복합연구
- Volume
- 11
- Number
- 6
- Start Page
- 199
- End Page
- 204
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/15468
- ISSN
- 1738-1916
- Abstract
- 음성 인식 시스템은 정확하지 않게 입력된 음성으로부터 학습 모델을 구성하고 유사한 음소 모델로 인식하기 때문에 인식률 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 바타차랴 알고리즘을 이용한 음성 인식 최적 학습 모델 구성 방법을 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식할 수 있도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 최적의 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 음성 인식률에서 98.7%의 인식률을 나타내었다.
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