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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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ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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      저자 : 진흥석 (검색결과 2 건)
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      • DSP를 이용한 음성인식의 구현

        진흥석,권영현,이건상,양성일 한양대학교 이학기술연구소 2002 이학기술연구지 Vol.4 No.-

      • DSP를 이용한 음성인식기의 구현

        진흥석,권영헌,이건상,양성일 한양대학교 이학기술연구소 2002 이학기술연구지 Vol.4 No.-

        본 논문에서는 데스크탑 컴퓨터와는 독립적으로 제작된 음성인식기를 이용하여 실행활에 음성인식을 적용코자 홈 자동화 인식 실험과 자동차 명령어 인식 실험을 하였다. 일반적으로 제한된 PC상에서 이루어졌던 음성인식과정을 DSP로 구성된 작은 machine에서 이루어지도록 하였다. 인식 알고리즘은 HMM을 사용하였고, 10차의 cepstrum계수와 log scale energy를 음성의 특징파라미터로 사용하였다. 실험 결과, 홈 자동화를 위한 10개의 단어들에 대해서는 94%의 인식률을 얻었고, 자동차 명령어 인식을 위한 20개의 단어들에 대해서는 85%의 인식률을 획득할 수 있었다. In this paper, we made an speech recognition test for "home automation" and "car command" in real life using an independent speech recognition system. Genrtally, speech recognition test have done by desktop computer. However, we implement the speech recognition system in a small machine using Digital Signal Processor (DSP). In experiment, we use 10th order cepstrum coefficients and log-scaled energy as the feature vectors and Hidden Markov Model (HMM) as recognition tool. As a result, recognition rate is shown to be 94% for "home automation" and to be 85% for "car command".

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