[음성처리] 음성인식 이론/설계

소개글

무조건 가져가는것보다 공부하는데 도움이되었으면 합니다.

목차

1. 음성인식의 분류
2. 음성인식 시스템
3. 음성검출(Endpoint Detection)
1) Explicit approath
2) Implicit approath
3) Hybrid approach
4. LPC 계수
1) Preemphasis
2)Frame Blocking
3) Windowing
4) Autocorrelation Analysis
3) LPC Analysis
.
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7) Parameter Weighting
8) Temporal Cepstral Derivative
5. 패턴인식 알고리즘
1) 패턴인식 알고리즘의 종류
2) DTW 알고리즘

1. 개 요
2. waveread.exe
3. compare.exe
<프로그램 구현>
1. waveread.c
2. compare.c
결 과 / 고 찰

본문내용

1. 음성인식의 분류
음성인식은 크게 인식대상과 인식대상 어휘에 따라 크게 두 가지로 분류한다. 인식 대상에 따라 특정화자의 음성만을 인식하는 화자종속, 불특정화자의 음성을 인식하는 화자독립, 화자독립의 성질을 가지고 있으면서도 특정화자의 음향학적 성질에 적응하는 화자 적응 시스템으로 나눌 수 있으며. 인식대상어휘에 따라 발음된 단어의 시작과 끝을 알 수 있는 고립단어 인식(Isolated Word), 연결된 단어를 인식하는 연결단어 인식(Connected Word), 일상적 대화체 문장을 인식하는 연속음성 인식(Continuous Speech), 일상적인 문장 속에서 핵심단어만 인식하는 핵심단어 인식(Keyword Spotting)으로 나눌 수 있다.
2. 음성인식 시스템

음성인식은 그림 2와 같은 과정을 거쳐서 이루어진다. 우선 사람의 목소리를 마이크나 헤드셋을 통하여 입력하면, 주어진 소스로부터 음성부분만을 검출한다. 이 부분이음성인식의 성능에 큰 영향을 미치는 부분이라 할 수 있겠다. 다음으로 음성의 특징을 추출하게 되는데 이는 일종의 음성압축뿐이며 또한 인간의 발성기관을 모델링하여 필터의 계수를 찾아내는 부분이다. 이제 음성의 시변적인 특성을 잘 모델링 할 수 있는 알고리즘을 사용하여 실제의 음성인식이 이루어진다.

참고 자료

없음