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          • KCI등재

            교실에서 신호대잡음비 변이가 한국어 음성명료도에 미치는 영향

            박찬재,조성민,한찬훈 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.6

            The present study aims to find out the necessary speech sound level which can satisfy with the speech intelligibility in a noisy classroom environments. For this, auralized materials were made to undertake listening tests with 27 people. Speech intelligibility tests were carried out using both Consonant-Vowel- Consonant (CVC) and Phonetically Balanced Words (PBW) methods. Signal to noise ratio was changed by 5 dB for each test. As a result, it was found that speech intelligibilities are increasing with larger Signal to Noise Ratio (SNR). It was also found that there is a lot of difference of speech intelligibilities by SNR for syllables (CVC) with the Reverberation Time (RT) of 1.5 s. However, any significant difference was not found for words (PBW) in the case with RTs of below 0.8 s. Also, it was revealed through the 2-way analysis of variance (ANOVA) test that SNR is the only attentive factor which can affect the Korean speech intelligibilities for both PBW and CVC methods. Therefore, RTs below 0.8 s could be the acoustic criteria for classroom which can minimize the effects of noise. In the case with RTs larger than 0.8 s, much larger SNR is needed to give sufficient speech intelligibility. 본 연구는 소음 환경에서 화자의 음성 레벨이 어느 정도일 때 한국어에 대한 청자의 음성명료도 변화를 파악하고자 시행되었다. 이를 위해 잔향시간이 다른 교실 환경을 모형화하여 가청화시재를 제작한 후 피실험자 27명을 대상으로 청감실험을 실시해 음성명료도를 평가하였다. 음성명료도에 대한 평가는 한국어 음성명료도 평가법 중 음절법과단어법을 이용하였으며 잔향시간과 신호대잡음비를 5dB씩 변화시키면서 정답률의 변화를 관찰하였다. 실험결과 음절법의 경우 신호대잡음비가 커질수록 이에 비례해 음성명료도 평가점수 또한 높아짐을 알 수 있었다. 단어법의 경우잔향시간이 1.5 s인 경우에는 음성명료도 평가점수가 신호대잡음비와 비례적인 관계를 보이지만, 잔향시간이 0.8 s로짧은 상황에서는 비례관계를 찾을 수 없었다. 이원변량분석 결과 한국어 음성명료도 평가법 중 음절법과 단어법에 공통적으로 유의한 영향 인자는 신호대잡음비라는 것으로 확인되었다. 따라서, 한국어 교실의 적정 잔향시간 기준인 0.8 s 이하를 만족하는 경우 소음에 따른 영향을 제어할 수 있으나, 잔향시간이 기준보다 긴 경우에는 신호대잡음비가 커야만 높은 음성명료도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

          • KCI등재

            다문화가정 이주여성의 운율구 경계짓기와 억양패턴

            정진숙,이숙향,Jeong,,Jin-Sook,Lee,,Sook-Hyang 한국음향학회 2012 韓國音響學會誌 Vol.31 No.7

            본 연구는 다문화가정 이주여성의 운율구 경계짓기와 억양패턴에 대한 음향학적인 분석을 통하여 이주여성대상 한국어교육 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 하였다. 대부분의 운율 특성에서 이주집단이 한국집단과 차이를 보였다. 한국집단은 첫 어절을 100% 강세구로 읽은 반면, 이주집단은 거의 억양구로 실현하였으며 이주여성들은 첫 분절음에 따라 달라지는 강세구의 첫 음조의 패턴 습득이 아직 제대로 이루어지지 않아 한국집단보다 훨씬 다양한 첫 어절의 억양패턴들을 보였다. 몇몇 운율 특성에서는 이주집단 간에도 차이를 보였으며 한국에서의 거주기간이 상대적으로 긴 필리핀집단이 베트남집단에 비해 상대적으로 한국집단에 가까운 특성을 보였다. 문장 내 평균 억양구수는 베트남집단이 필리핀집단보다 많았으며 가부의문문의 문미 경계음조는 필리핀집단은 한국집단처럼 'H%'로만 실현한 반면, 베트남집단은 'H%'뿐만 아니라 'HL%'로도 실현하였다. The purpose of this paper is to provide basic data for development of Korean teaching programs for immigrant women from multicultural families through the acoustic analysis of their prosodic phrasing and intonation pattern. The results showed that immigrant women showed some differences in most of the prosodic characteristics from a Korean women's group: Immigrant women realized the first word of a sentence in an intonational phrase while Korean women did in an accentual phrase. They also haven't yet correctly learned the tone type of the first of an accentual phrase which differs depending on the type of its first segment yet. As a result, they showed many diverse intonation patterns compared to Korean women. Furthermore, the immigrant women's groups showed some differences between them in a few prosodic characteristics. Philippine women, whose residence duration in Korea is relatively longer than that of Vietnamese women, were more similar to Korean women: Vietnamese women read a sentence with a larger number of intonational phrases than Philippine women did. And they realized sentence-final boundary tone of a yes-no question not only in 'H%' but also in 'HL%' while, like Korean women, Philippine women did only in 'H%'.

          • KCI등재

            반음절 문맥종속 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식에 관한 연구

            이기영,최성호,이호영,배명진 한국음향학회 2003 韓國音響學會誌 Vol.22 No.3

            한국어 숫자음은 단음절이며 연결된 숫자음 사이에 연음현상의 영향 때문에 한국어 연결 숫자음의 인식방법으로 반음절에 기반한 모델들이 제시되어 왔다. 기존에 제안된 반음절이나 반음절+반음절의 인식모델을 이용한 방법에서는 아직까지 우수한 인식성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 확장된 문맥종속 반음절 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식방법을 제안한다. 실험에서 연결숫자음은 SiTEC의 4 연숫자음 데이터 베이스를 사용하였으며 학습과 인식방법으로는 HTK 3.0의 C-HMM을 이용하였다. 기존의 방법들과 인식율을 비교해 본 결과, 92%의 비교적 우수한 인식성능을 보였다. Because a word of Korean digits is a syllable and deeply coarticulatied in connected digits, some recognition models based on demisyllables have been proposed by researchers. However, they could not show an excellent recognition results yet. This paper proposes a recognition model based on extended and context-dependent demisyllables, such as a tri-demisyllable like a tri-phone, for the Korean 4-connected digits recognition. For experiments, we use a toolkit of HTK 3.0 for building this model of continuous HMMs using training Korean connected digits from SiTEC database and for recognizing unknown ones. The results show that the recognition rate is 92% and this model has an ability to improve the recognition performance of Korean connected digits.

          • KCI등재

            호텔예약을 위한 음성번역시스템

            구명완,김재인,박상규,김우성,장두성,홍영국,장경애,김응인,강용범 한국음향학회 1996 韓國音響學會誌 Vol.15 No.4

            이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다. In this paper, we present a speech translation system for hotel reservation, KT_STS(Korea Telecom Speech Translation System). KT-STS is a speech-to-speech translation system which translates a spoken utterance in Korean into one in Japanese. The system has been designed around the task of hotel reservation(dialogues between a Korean customer and a hotel reservation de나 in Japan). It consists of a Korean speech recognition system, a Korean-to-Japanese machine translation system and a korean speech synthesis system. The Korean speech recognition system is an HMM(Hidden Markov model)-based speaker-independent, continuous speech recognizer which can recognize about 300 word vocabularies. Bigram language model is used as a forward language model and dependency grammar is used for a backward language model. For machine translation, we use dependency grammar and direct transfer method. And Korean speech synthesizer uses the demiphones as a synthesis unit and the method of periodic waveform analysis and reallocation. KT-STS runs in nearly real time on the SPARC20 workstation with one TMS320C30 DSP board. We have achieved the word recognition rate of 94. 68% and the sentence recognition rate of 82.42% after the speech recognition tests. On Korean-to-Japanese translation tests, we achieved translation success rate of 100%. We had an international joint experiment in which our system was connected with another system developed by KDD in Japan using the leased line.

          • KCI등재

            발음열 자동 생성기를 이용한 한국어 음운 변화 현상의 통계적 분석

            이경님,정민화 한국음향학회 2002 韓國音響學會誌 Vol.21 No.7

            본 논문에서는 한국어 발음열 자동 생성기를 이용하여 한국어의 음운 규칙에 대한 통계적 분석을 수행하였다. 실험에 사용한 발음열 자동 생성기는 한국어 음운 변화 현상에 대해 형태음운론에 기반 한 언어학적 분석과 문교부 표준어 규정의 표준 발음법에서 유도된 필수 및 수의적 음소 변동 규칙과 변이음 규칙의 단계적 적용 모델을 사용해서 구현되었으며, 특히 연속음성 인식을 위한 학습용 발음열과 인식용 발음사전 생성의 최적화를 목표로 하였다. 본 논문에서는 대어휘 연속음성 인식기의 음향 모델을 구축하기 위해 만들어진 삼성 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 음성 데이터 베이스의 60,000문장에 적용된 발음열 생성기의 음소 변동규칙들의 분포 및 그 통계를 사용해서 한국어 음운 변화 양상을 분석하였다. 적용된 빈도수를 기준으로 분석한 결과, 필수음소 변동규칙의 경우는 연음법칙, 경음화, 격음화, 장애음의 비음화순으로, 수의적 음소 변동규칙의 경우는 초성 ㅎ 탈락, 중복 자음화, 동일 조음위치 자음탈락 순으로 음운 변화가 발생하였다. 이러한 적용 규칙들의 통계적 자료를 기반으로 한국어 음운 변화 양상을 파악할 수 있었으며, 나아가 본 논문의 연구 결과는 음성 인식 시스템을 개발하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다. We present a statistical analysis of Korean phonological variations using a Grapheme-to-Phoneme (GPT) system. The GTP system used for experiments generates pronunciation variants by applying rules modeling obligatory and optional phonemic changes and allophonic changes. These rules are derived form morphophonological analysis and government standard pronunciation rules. The GTP system is optimized for continuous speech recognition by generating phonetic transcriptions for training and constructing a pronunciation dictionary for recognition. In this paper, we describe Korean phonological variations by analyzing the statistics of phonemic change rule applications for the 60,000 sentences in the Samsung PBS Speech DB. Our results show that the most frequently happening obligatory phonemic variations are in the order of liaison, tensification, aspirationalization, and nasalization of obstruent, and that the most frequently happening optional phonemic variations are in the order of initial consonant h-deletion, insertion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants, and deletion of final consonant with the same place of articulation as the next consonant's, These statistics can be used for improving the performance of speech recognition systems.

          • KCI등재후보

            한국어 모음 입술독해를 위한 시공간적 특징에 관한 연구

            오현화,김인철,김동수,진성일 한국음향학회 2002 韓國音響學會誌 Vol.21 No.1

            본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다. This paper defines the visual basic speech units, visemes and investigates various visual features of a lip for the effective Korean lipreading. First, we analyzed the visual characteristics of the Korean vowels from the database of the lip image sequences obtained from the multi-speakers, thereby giving a definition of seven Korean vowel visemes. Various spatio-temporal features of a lip are extracted from the feature points located on both inner and outer lip contours of image sequences and their classification performances are evaluated by using a hidden Markov model based classifier for effective lipreading. The experimental results for recognizing the Korean visemes have demonstrated that the feature victor containing the information of inner and outer lip contours can be effectively applied to lipreading and also the direction and magnitude of the movement of a lip feature point over time is quite useful for Korean lipreading.

          • KCI등재

            대용량 한국어 연속음성인식 시스템 개발

            최인정,권오욱,박종렬,박용규,김도영,정호영,은종관,Choi,,In-Jeong,Kwon,,Oh-Wook,Park,,Jong-Ryeal,Park,,Yong-Kyu,Kim,,Do-Yeong,Jeong,,Ho-Young,Un,,Chong-Kwan 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.5

            This paper describes a large-vocabulary continuous speech recognition system using continuous hidden Markov models for the Korean language. To improve the performance of the system, we study on the selection of speech modeling units, inter-word modeling, search algorithm, and grammars. We used triphones as basic speech modeling units, generalized triphones and function word-dependent phones are used to improve the trainability of speech units and to reduce errors in function words. Silence between words is optionally inserted by using a silence model and a null transition. Word pair grammar and bigram model based oil word classes are used. Also we implement a search algorithm to find N-best candidate sentences. A postprocessor reorders the N-best sentences using word triple grammar, selects the most likely sentence as the final recognition result, and finally corrects trivial errors related with postpositions. In recognition tests using a 3,000-word continuous speech database, the system attained $93.1\%$ word recognition accuracy and $73.8\%$ sentence recognition accuracy using word triple grammar in postprocessing. 본 논문에서는 연속분포 HMM을 이용한 대용량 한국어 연속음성인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 시스템의 성능을 개선하기 위하여 음성 모델링 단위의 선정, 단어간 모델링, 탐색 알고리듬, 문법에 관하여 연구하였다. 기본 인식단위로 트라이존을 사용하며 학습성을 개선하고 기능어에서의 에러 발생을 줄이기 위하여 일반화된 트라이폰과 function word-de-pendent phone을 사용한다. 단어 사이에는 묵음 모델과 null transition을 사용하여 선택적으로 묵음을 추가하였다. 언어모델로는 단어 클래스에 근거한 word pair 문법과 bigram 모델이 이용된다. 또한 지식 정보들을 효율적으로 활용할 수 있도록 N개의 후보 문장들을 탐색할 수 있는 알고리듬을 구현하였다. 후처리기에서는 word triple문법을 사용하여 N개의 최적 문장을 재정렬하여 최종적인 인식 문장을 결정하며, 마지막으로 후치사와 관련된 사소한 에러들을 수정한다. 3천단어의 연속음성 데이타베이스에 대한 인식실험에서, 후처리로 word triple 문법을 사용하여 $93.1\%$의 단어 인식률과 $73.8\%$의 문장 인식률을 얻었다.

          • KCI등재

            시간영역에서의 파형분석에 의한 무제한 어휘 합성 및 음절 유형별 규칙합성음 음질평가

            강찬희,진용옥,Kang,,Chan-Hee,Chin,,Yong-Ohk 한국음향학회 1994 韓國音響學會誌 Vol.13 No.1

            본 논문은 한국어 문어면환(TTS : Text-to-Speech) 시스템내에서의 음성합성시 음질 및 자연성 개선을 위한 연구 결과이다. 합성방법으로는 단음절단위의 파형을 시간영역에서 분석(표1)하여 규칙합성에 필요한 매개변수(표2)를 추출하여 규칙합성시켰다. 실험에 사용된 음절은 한국어 발음 대사전의 빈도순위에 따라 V형 19개, CV형 80개, VC형 30개, CVC형 100개등 총 229음절을 선정하여 규칙합성시켰다. 규칙합성음의 평가방법으로는 229개의 규칙합성음중 음절 유형별로 15개씩 무작위로 추출한 합성음을 사전지식이 없는 임의의 그룹을 선정하여 이해도, 명료도, 잡음감, 자연성등 4가지 항목에 대하여 주관적인 오피니온 평가를 수행하였다. 실험결과, 합성음의 음질은 대단히 명료한 수준이었으며, 운율요소의 제어결과는 지속시간(장단)과 악센트(강약)의 제어(그림 9, 그림 10)가 가능하였으며, 피치주기(억양)의 제어도 Lagrange 보간법을 사용함으로써 가능하였다(그림 11, 그림 12). This paper deals with the improvement of the synthesized speech quality and naturality in the Korean TTS(Text-to-Speech) system. We had extracted the parameters(table2) such as its amplitude, duration and pitch period in a syllable through the analysis of speech waveforms(table1) in the time domain and synthesized syllables using them. To the frequencies of the Korean pronunciation large vocabulary dictionary we had synthesized speeches selected 229 syllables such as V types are 19, CV types are 80. VC types are 30 and CVC types are 100. According to the 4 Korean syllable types from the data format dictionary(table3) we had tested each 15 syllables with the objective MOS(Mean Opinion Score) evaluation method about the 4 items i.e., intelligibility, clearness, loudness, and naturality after selecting random group without the knowledge of them. As the results of experiments the qualities of them are very clear and we can control the prosodic elements such as durations, accents and pitch periods (fig9, 10, 11, 12).

          • KCI등재

            HMM기반 자동음소분할기의 음소분할 오류 유형 분석

            김민제,이정철,김종진,Kim,Min-Je,Lee,Jung-Chul,Kim,Jong-Jin 한국음향학회 2006 韓國音響學會誌 Vol.25 No.5

            합성음의 음질을 향상시키기 위하여 분할된 corpora로부터 합성유닛을 선택하여 사용하는 연속음성합성에서 정확한 음소분할은 매우 중요하다. 일반적으로 음소분할은 사람에 의해 수행되지만 많은 작업량으로 인한 시간적 지연, 일관 성 유지 어려움 등 많은 문제가 발생한다. 이에 따라 음성인식에서 도입된 HMM 기반의 자동음소분할이 음성인식, 음성 합성에서 널리 사용되어지고 있지만 음성전문가의 수작업 결과와 비교할 때 HMM 기반 자동음소분할은 오류가 있고, 이는 합성음 품질의 열화의 주요 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 HMM 기반의 자동음소분할기를 사용하여 나타난 자동음소분할 결과와 수작업에 의한 음소분할 결과를 비교하고 유형별로 분석함으로써 음성합성의 성능향상을 위해 개선해야 할 문제점들을 제시한다. 실험에서는 ETRI의 표준형 한국어 공통 음성 DB을 사용하였고, 오차의 범위가 20ms를 벗어난 경우를 분절 오류로 간주하였다. 실험 결과 여성화자의 경우 파열음 + 모음, 파찰음 + 모음, 모음 + 유음 음소쌍에서는 각각 약 99%, 99.5%, 99%의 높은 정확률을 보인 반면, 폐쇄음 + 비음, 폐쇄음 + 유음, 비음 + 유음 음소쌍에서는 44.89%, 50%, 55% 의 낮은 정확률을 보였으며, 남성화자에 대한 실험결과에서도 유사한 경향을 보였다. Phone segmentation of speech waveform is especially important for concatenative text to speech synthesis which uses segmented corpora for the construction of synthetic units. because the quality of synthesized speech depends critically on the accuracy of the segmentation. In the beginning. the phone segmentation was manually performed. but it brings the huge effort and the large time delay. HMM-based approaches adopted from automatic speech recognition are most widely used for automatic segmentation in speech synthesis, providing a consistent and accurate phone labeling scheme. Even the HMM-based approach has been successful, it may locate a phone boundary at a different position than expected. In this paper. we categorized adjacent phoneme pairs and analyzed the mismatches between hand-labeled transcriptions and HMM-based labels. Then we described the dominant error patterns that must be improved for the speech synthesis. For the experiment. hand labeled standard Korean speech DB from ETRI was used as a reference DB. Time difference larger than 20ms between hand-labeled phoneme boundary and auto-aligned boundary is treated as an automatic segmentation error. Our experimental results from female speaker revealed that plosive-vowel, affricate-vowel and vowel-liquid pairs showed high accuracies, 99%, 99.5% and 99% respectively. But stop-nasal, stop-liquid and nasal-liquid pairs showed very low accuracies, 45%, 50% and 55%. And these from male speaker revealed similar tendency.

          • KCI등재

            SOFM 신경회로망을 이용한 한국어 음소 인식

            전용구,양진우,김순협,Jeon,,Yong-Koo,Yang,,Jin-Woo,Kim,,Soon-Hyob 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.2

            본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다. In order to construct a feature map-based phoneme classification system for speech recognition, two procedures are usually required. One is clustering and the other is labeling. In this paper, we present a phoneme classification system based on the Kohonen's Self-Organizing Feature Map (SOFM) for clusterer and labeler. It is known that the SOFM performs self-organizing process by which optimal local topographical mapping of the signal space and yields a reasonably high accuracy in recognition tasks. Consequently, SOFM can effectively be applied to the recognition of phonemes. Besides to improve the performance of the phoneme classification system, we propose the learning algorithm combined with the classical K-mans clustering algorithm in fine-tuning stage. In order to evaluate the performance of the proposed phoneme classification algorithm, we first use totaly 43 phonemes which construct six intra-class feature maps for six different phoneme classes. From the speaker-dependent phoneme classification tests using these six feature maps, we obtain recognition rate of $87.2\%$ and confirm that the proposed algorithm is an efficient method for improvement of recognition performance and convergence speed.

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