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DMS 모델과 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM에 의한 음성 인식
HMM-based Speech Recognition using DMS Model and Double Spectral Feature

안태옥   (호원대학교 컴퓨터게임학부UU0001561  );
  • 초록

    본 논문은 화자 독립의 음성인식을 위한 연구로써, DMS 모델에 의한 DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) 코드북과 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 방법을 제안한다. 정적 스펙트럼 특징으로서는 LPC ?S스트럼 계수를 이용하였고, 동적 스펙트럼 특징으로는 LPC ?S스트럼의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두개의 스펙트럼 특징들을 각각 VQ 코드북으로 양자화되고, DMS 모델을 이용한 HMM은 입력으로써 정적 스펙트럼 특징과 동적 스펙트럼 특징을 받아드림으로써 모델링된다. 제안된 방법에 의한 인식 실험은 기존의 다양한 인식 방법에 의한 인식 실험들과 비교를 위해 동일한 데이터와 조건 하에서 수행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수한 방법임을 입증하였다.


    This paper proposes a HMM-based recognition method using DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) codebook by DMS model and double spectral feature, as a method on the speech recognition of speaker-independent. LPC cepstrum parameter is used as a instantaneous spectral feature and LPC cepstrum's regression coefficient is used as a dynamic spectral feature These two spectral features are quantized as each VQ codebook. HMM using DMS model is modeled by receiving instantaneous spectral feature and dynamic spectral feature by input. Other experiments to compare with the results of recognition experiments using proposed method are implemented by the various conventional recognition methods under the equivalent environment of data and conditions. Through the experiment results, it is proved that the proposed method in this paper is superior to the conventional recognition methods.


  • 주제어

    이중 특징 .   정적 스펙트럼 특징 .   동적 스펙트럼 특징.  

 저자의 다른 논문

  • 안태옥 (4)

    1. 2003 "FSVQ와 퍼지 개념을 이용한 HMM에 기초를 둔 음성 인식" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 40 (6): 90~97    
    2. 2004 "구문 분석과 One-Stage DMS/DP를 이용한 연속음 인식" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 41 (3): 201~207    
    3. 2005 "혼합 가우시안 군집화를 이용한 상태공유 음향모델 최적화" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 42 (6): 167~176    
    4. 2008 "DMS 모델과 퍼지 개념을 이용한 HMM에 기초를 둔 음성 인식" 한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society 9 (4): 964~969    

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