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음성인식을 위한 어휘모델 생성에 관한 연구 원문보기
(A) Study on the Generation of Lexical Model for Speech Recognition

  • 저자

    김준기

  • 학위수여기관

    호서대학교 대학원

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    컴퓨터공학과 음성인식전공

  • 지도교수

  • 발행년도

    2002

  • 총페이지

    63p.

  • 키워드

    음성인식 어휘모델 생성;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T10050960&outLink=K  

  • 초록

    최근 발전하고 있는 음성인식의 우리말에 대한 적용문제는 음성기술과 컴퓨터 계산능력의 처리가 커다란 문제로 떠오르고 있다. 또한 우리말은 단어를 공백만으로는 구분할 수 없기 때문에 대용량 어휘를 갖는 연속음성을 인식하기 위한 언어모델을 만들기가 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 우리말 음성인식 시스템의 수행능력의 개선과 처리능력의 향상을 위한 어휘모델을 생성하여, 다양한 언어처리를 필요로 하는 실생활에 적용하여 우리말을 활용하는 화자들에게 효과적인 음성인식 방법을 제시하고자 하는데 목적과 성과가 있다. 본 논문에서는 우선 기본언어 모델을 만들기 위해 일반적인 단어가 들어있는 신문기사와 KBS 9시 뉴스의 일부분을 포함한 8,555 개의 서로 다른 단어를 가진 1,348 문장을 수집하였다. 우리말 음성모델을 만들기 위한 학습시간은 약 20시간 정도였고 학습에 사용한 컴퓨터는 여러 종류로 네트워크를 이용해 처리하였다. 우리말 음성모델과 영어음성모델을 별도로 생성하여 실험을 하였으며, 복잡도에 따른 우리말과 영어의 음성인식 결과에서 우리말과 영어의 복잡도가 커짐에 따라 종합적인 인식률의 감소패턴은 유사한 결과가 나왔고 우리말 발음사전에서는 한국어 단어는 영어단어보다 발음이 더 길게 나타났다.


    The application of speech recognition which has been developed recently is the big issue these days. but we also have big speech and the computer problem to applicate the korean language cognition and it is so hard to make the language model for cognition of the continued speech which has big dosage vocabularies, because korean language can't be divided by only spaces. so the aim and the product for the people who use korean language. First, we collect 1,348 sentences which has different 8,555 words one another including some part of KBS 9 o'clock News and Newspaper items to make basic language model. It took about 20 hours to study for making korean language model and we used a lot of computers to get many kinds of Network and also we put to the test with making another korean language model and English language model and korean words were sounded longer than English words on the korean language dictionary and as the complexity of two languages cognition comes up, They showed similar result of decrease pattern.


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