다층회귀신경예측 모델 및 HMM를 이용한 임베디드 음성인식 시스템 개발에 관한 연구

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 14권 / 3호 / 273 ~ 278페이지
· 저자명 : 김정훈, 장원일, 김영탁, 이상배

초록

본 논문은 주인식기로 흔히 사용되는 HMM 인식 알고리즘을 보완하기 위한 방법으로 회귀신경회로망(Recurrent neural networks : RNN)을 적용하였다. 이 회귀신경회로망 중에서 실 시간적으로 동작이 가능하게 한 방법인 다층회귀신경예측 모델(Multi-layer Recurrent Neural Prediction Model : MRNPM)을 사용하여 학습 및 인식기로 구현하였으며, HMM과 MRNPM 을 이용하여 Hybrid형태의 주 인식기로 설계하였다. 설계된 음성 인식 알고리즘을 잘 구별되지 않는 한국어 숫자음(13개 단어)에 대해 화자 독립형으로 인식률 테스트 한 결과 기존의 HMM인식기 보다 5%정도의 인식률 향상이 나타났다. 이 결과를 이용하여 실제 DSP(TMS320C6711) 환경 내에서 최적(인식) 코드만을 추출하여 임베디드 음성 인식 시스템을 구현하였다. 마찬가지로 임베디드 시스템의 구현 결과도 기존 단독 HMM 인식시스템보다 향상된 인식시스템을 구현할 수 있게 되었다.

참고자료

· 없음