한국어 음성의 분석과 자동 인식에 관한 연구 = A study on the Analysis and Automatic Recognition of Korean Speech

국문 초록 (Abstract)

본 음성 인식 실험에서는 ARMA 모형방식을 이용하여 음성 신호의 포르만트 주파수를 추정하였다. 이것은 기존의 AR 모형 방식이나 MA 모형 방식에 비해 매우 예리하게 모음과 자음 부분에서 포르만트 주파수를 추출해내고 있다.
표준 패턴과 시험 패턴과의 matching 과정에서 시간 정규화를 위하여 동적 프로그램 (Dynamic Program) 을 사용했다. ARMA 모형으로 구해낸 3개의 포르만트를 벡터 공간 파라미터로 해서 거리 측정값에 의해 최소값이 되는 것을 최종 인식된 것으로 하였다.
최종 인식 결과는 3인 화자에 대한 한국에 숫자음을 대상으로 97.3%의 인식률을 얻었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In speech signal processing, ARMA spectral estimation method is used. It has been demonstrated that the ARMA model provides better spectral estimation than the more specialized AR model and MA model.
Dynamic program is used to achieve time alignment. Speech sound similarity is defined to be proportional to the distance separating to sound in a vector space defined by ARMA model.
As a result, the recognition rate of 97.3% for three speaker is obtained.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• 본문