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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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ㅥ ㅦ ㅧ ㅨ ㅩ ㅪ ㅫ ㅬ ㅭ ㅮ ㅯ ㅰ ㅱ ㅲ ㅳ ㅴ ㅵ ㅶ ㅷ ㅸ ㅹ ㅺ ㅻ ㅼ ㅽ ㅾ ㅿ ㆀ ㆁ ㆂ ㆃ ㆄ ㆅ ㆆ ㆇ ㆈ ㆉ ㆊ ㆋ ㆌ ㆍ ㆎ
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      저자 : 문현택 (검색결과 1 건)
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      • 잡음환경에서의 음성인식

        문현택,이병수 순천향대학교 부설 산업기술연구소 1997 순천향 산업기술연구소논문집 Vol.3 No.2

        In this thesis, problems connected with present speech recognition systems are pointed out and methods for performance improvement are proposed. Especially, a recognition system for use in a car noise environment is proposed and estimated. A speech recognition system comprises feature extraction, distance measure and pattern classification methods. Recently, weighted cepstral distance measures using LPC-cepstral coefficients as feature vectors have given high recognition rates, with HMM and DTW are widely used for pattern classification. But speech recognition rates drop rapidly in a noisy environment. To improve recognition accuracy in noise, an endpoint detection method which takes noise into account, a modified DTW, an autocorrelation subtraction method and a distance measure robust to noise are used to give improved speaker dependent isolated word recognition performance.

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