음소 HMM 모델링 방법의 개선에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this thesis, we examine the techniques which can realize the
context-dependent phoneme modeling to model co-articulatory effects of korean
language, The context-independent phoneme models are constructed using 51
phoneme-like units. Interpolation method is studied to combine the detailed
context-dependent phoneme models with robust context-independent phoneme
models and the concatenation of these interpolated phoneme models is applied to
the isolated word recognition. The experiment results show that the
context-dependent models lead to about 3.5% recognition improvement for the
context-independent phoneme models.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 한국어의 발성과 조음효과 3
• 제1절 한국어의 발성 3
• 제2절 한국어의 조음효과 5
• 제3장 음성 인식 시스템의 개요 11
• 제1절 끝점 검출 11
• 제2절 특징 추출 16
• (1) Preemphasis 16
• (2) Hamming window 16
• (3) 선형 예측 분석 16
• (4) LPC 켑스트럼 20
• 제3절 벡터 양자화(Vector Quantization) 22
• (1) VQ의 정의 22
• (2) 코드북의 설계 23
• 제4장 음소단위의 Hidden Markov Model 27
• 제1절 HMM의 기본구조 27
• 제2절 문맥독립형 음소 HMM의 구축 29
• 제3절 문맥종속형 HMM의 구축 34
• 제5장 실험 및 고찰 41
• 제1절 음성 데이터베이스 41
• 제2절 음성의 전처리 42
• 제3절 음소단위 HMM의 훈련 43
• 제4절 인식 실험 및 결과 43
• 제6장 결 론 48
• 참고문헌 50