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      HMM과 신경망을 이용한 음성인식 = Speech Recognition Using HMMs and Neural Networks

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 음성인식 기술분야에서 활발히 연구가 진행되고있는 HMM과 신경망 그리고 HMM과 신경망의 장점을 함께 사용할 수 있는 하이브리드 네트위크인 신경망 예측 HMM을 이용하여 단독 숫자음에 대한 인식성능을 비교·검토하였다. 실험은 (1)CHMM을 이용한 방법, (2)예측형 회귀신경망을 이용한 방법 (3)회귀신경망 예측 HMM을 이용한 방법으로 나누어 실시하였고, 각각의 실험에 대하여 상태수, 예측차수 및 중간층 유니트의 수의 변화에 따른 인식률의 변화를 검토하였다. 또한 문맥층에서 자기루프 계수를 두어 이전의 값들이 문맥층에 누적되도록 하였을 경우에 대한 인식률을 비교하였다. 실험결과 HMM이 가장 우수한 인식결과 나타내었고, 최적의 상태수, 예측차수 및 중간층 유니트의 수는 각 모델의 구조에 따라 차이가 났다. 전반적으로 Jordan망이 Elman망 보다 인식성능이 뛰어났으며, 자기루프계수에 대한 영향은 불규칙하게 나타났다. 그리고 회귀신경망 HMM은 하이브리드 네트워크임에도 HMM의 인식성능은 상회하지는 못하였다.
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      본 논문에서는 음성인식 기술분야에서 활발히 연구가 진행되고있는 HMM과 신경망 그리고 HMM과 신경망의 장점을 함께 사용할 수 있는 하이브리드 네트위크인 신경망 예측 HMM을 이용하여 단독...

      본 논문에서는 음성인식 기술분야에서 활발히 연구가 진행되고있는 HMM과 신경망 그리고 HMM과 신경망의 장점을 함께 사용할 수 있는 하이브리드 네트위크인 신경망 예측 HMM을 이용하여 단독 숫자음에 대한 인식성능을 비교·검토하였다. 실험은 (1)CHMM을 이용한 방법, (2)예측형 회귀신경망을 이용한 방법 (3)회귀신경망 예측 HMM을 이용한 방법으로 나누어 실시하였고, 각각의 실험에 대하여 상태수, 예측차수 및 중간층 유니트의 수의 변화에 따른 인식률의 변화를 검토하였다. 또한 문맥층에서 자기루프 계수를 두어 이전의 값들이 문맥층에 누적되도록 하였을 경우에 대한 인식률을 비교하였다. 실험결과 HMM이 가장 우수한 인식결과 나타내었고, 최적의 상태수, 예측차수 및 중간층 유니트의 수는 각 모델의 구조에 따라 차이가 났다. 전반적으로 Jordan망이 Elman망 보다 인식성능이 뛰어났으며, 자기루프계수에 대한 영향은 불규칙하게 나타났다. 그리고 회귀신경망 HMM은 하이브리드 네트워크임에도 HMM의 인식성능은 상회하지는 못하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, we investigate the recognition ability of HMMs, Predictive Neural Networks, and Recurrent Neural Predictive HMMs for the isolated digits. In the experiments, we changed the state number, prediction order, and the number of hidden units. Also we accumulated previous values with self-loop coefficient in its context. As result of the experiments, HMM has the best recognition ability when the state number is 5. In general, the results of experiments show that the optimum state number, prediction order, the number of hidden units, and self-loop coefficient differently responded according to the structure of HMMs and recurrent neural networks. The Jordan's network shows relatively higher recognition rate than Elman's. Although, Recurrent Neural Predictive HMMs have the structure of hybrid network, the results are worse than HMM's.
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      In this paper, we investigate the recognition ability of HMMs, Predictive Neural Networks, and Recurrent Neural Predictive HMMs for the isolated digits. In the experiments, we changed the state number, prediction order, and the number of hidden units....

      In this paper, we investigate the recognition ability of HMMs, Predictive Neural Networks, and Recurrent Neural Predictive HMMs for the isolated digits. In the experiments, we changed the state number, prediction order, and the number of hidden units. Also we accumulated previous values with self-loop coefficient in its context. As result of the experiments, HMM has the best recognition ability when the state number is 5. In general, the results of experiments show that the optimum state number, prediction order, the number of hidden units, and self-loop coefficient differently responded according to the structure of HMMs and recurrent neural networks. The Jordan's network shows relatively higher recognition rate than Elman's. Although, Recurrent Neural Predictive HMMs have the structure of hybrid network, the results are worse than HMM's.

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