Vector quantization과 hidden markov modeling을 이용한 한국어 유성음 음소 인식에 관한 연구

Abstract

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.