DMS 모델과 퍼지 개념을 이용한 HMM에 기초를 둔 음성 인식 (HMM-based Speech Recognition using DMS Model and Fuzzy Concept)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 9권 / 4호 / 964 ~ 969페이지
· 저자명 : 안태옥

초록

본 논문은 화자 독립의 음성인식을 위한 연구로서, DMS(Dynamic Multi-Section) 모델에 의한 DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) 코드북과 퍼지 개념을 이용한 HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 방법을 제안한다. 제안된 인식 방법에서는 학습 데이터를 동적으로 몇 개의 구간(section)으로 분할한 후, 각 구간마다 DMSVQ 코드북(codebook)으로 부터 거리값이 작은 순으로 퍼지 법칙을 적용함으로써 적당한 확률값을 준 다중 관측열(multi-observation sequences)을 구한다. 그런 다음, 이 다중 관측열을 이용하여 HMM을 작성하고, 인식시에는 관측 확률값이 가장 높은 것을 인식된 것으로 선택한다.
제안된 방법에 의한 인식 실험은 기존의 다양한 인식 실험들과 비교를 위해 동일한 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 실험 결과로서, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수한 방법임을 입증하였다.

영어초록

This paper proposes a HMM-based recognition method using DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) codebook by DMS(Dynamic Multi-Section) model and fuzzy concept, as a study for speaker-independent speech recognition.
In this proposed recognition method, training data are divided into several dynamic section and multi-observation sequences which are given proper probabilities by fuzzy rule according to order of short distance from DMSVQ codebook per each section are obtained. Thereafter, the HMM using this multi-observation sequences is generated, and in case of recognition, a word that has the most highest probability is selected as a recognized word.
Other experiments to compare with the results of recognition experiments using proposed method are implemented as a data by the various conventional recognition methods under the equivalent environment. Through the experiment results, it is proved that the proposed method in this study is superior to the conventional recognition methods.

참고자료

· 없음