Vector quantization과 hidden markov modeling을 이용한 한국어 유성음 음소 인식에 관한 연구 = Recognition of voiced korean phonemes based on vector quantization and hidden markov modeling

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연속음성 인식시스템의 구현을 위한 기초연구로써 수행된 유성음 음소에 대한 분류는 음소의 분리과정과 분리된 음소에 대한 인식과정으로 나누어 수행되었다. 음소의 분리작업은 먼저 statistical pattern recognition방법을 이용해 유성음 영역을 분리한 다음, 그 영역에서 다시 formant 정보를 이용해 각 유성음 음소를 분리해 내는 방식으로 이루어 졌다. 음성의 특징을 나타내는 feature vector로는 LPC 계수가 사용되었다. 분리된 유성음 음소에 대한 인식은 통계적 방법에 근거를 둔 vector quantization과 hidden markov model을 통해 이루어졌다. 본 연구에서는 화자 종속에 대한 연구만을 수행했으며, 그 인식결과를 보면 인식률이 인식과정뿐 아니라 음소의 분리과정에서의 정확성에도 상당히 영향을 받음을 알수 있었다.
Advisors
은종관researcherUn, Chong-Kwanresearcher
Description
한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
1988
Identifier
66324/325007 / 000861398
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, 1988.2, [ iv, 69 p. ]

URI
http://hdl.handle.net/10203/39260
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=66324&flag=dissertation
Appears in Collection
EE-Theses_Master(석사논문)
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