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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dc.contributor.advisor은종관-
dc.contributor.advisorUn, Chong-Kwan-
dc.contributor.author정원국-
dc.contributor.authorChung, Weon-Gook-
dc.date.accessioned2011-12-14T02:16:05Z-
dc.date.available2011-12-14T02:16:05Z-
dc.date.issued1988-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=66324&flag=dissertation-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/39260-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, 1988.2, [ iv, 69 p. ]-
dc.description.abstract연속음성 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.kor
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.titleVector quantization과 hidden markov modeling을 이용한 한국어 유성음 음소 인식에 관한 연구 = Recognition of voiced korean phonemes based on vector quantization and hidden markov modeling-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN66324/325007-
dc.description.department한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, -
dc.identifier.uid000861398-
dc.contributor.localauthor은종관-
dc.contributor.localauthorUn, Chong-Kwan-
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EE-Theses_Master(석사논문)
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