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      이산 지속시간제어 연속분포 HMM을 이용한 연속 음성 인식 = Korean Continuous Speech Recognition Using Discrete Duration Control Continuous HMM

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 연속분포 HMM에 이산 지속시간제어와 회귀계수를 파라메터로 추가한 이산 지속시간제어 연속분포 HMM 모델을 이용하여 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 또한 25 문장의 로보트 제어명령문을 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실시한 One Pass DP법으로 인식 실험을 실시하였다. 4연 숫자음에 대한 인식 실험에서 이산 지속시간 제어와 회귀 계수를 포함한 경우 평균 $93.8\%$의 인식율을, 포함하지 않은 경우 $80.7\%$의 인식율을 얻었다. 로보트 제어 명령문의 인식에서는 구문제어를 실시하지 않은 경우 평균 $90.9\%$, 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 경우 평균 $98.4\%$로 $7.5\%$의 인식율이 향상되었다.
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      본 논문에서는 연속분포 HMM에 이산 지속시간제어와 회귀계수를 파라메터로 추가한 이산 지속시간제어 연속분포 HMM 모델을 이용하여 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 또한 25 문...

      본 논문에서는 연속분포 HMM에 이산 지속시간제어와 회귀계수를 파라메터로 추가한 이산 지속시간제어 연속분포 HMM 모델을 이용하여 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 또한 25 문장의 로보트 제어명령문을 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실시한 One Pass DP법으로 인식 실험을 실시하였다. 4연 숫자음에 대한 인식 실험에서 이산 지속시간 제어와 회귀 계수를 포함한 경우 평균 $93.8\%$의 인식율을, 포함하지 않은 경우 $80.7\%$의 인식율을 얻었다. 로보트 제어 명령문의 인식에서는 구문제어를 실시하지 않은 경우 평균 $90.9\%$, 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 경우 평균 $98.4\%$로 $7.5\%$의 인식율이 향상되었다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, we report the continuous speech recognition system using the continuous HMM with discrete duration control and the regression coefficients. Also, we do recognition experiment using One Pass DP method(for 25 sentences of robot control commands) with finite state automata context control. In the experiment for 4 connected spoken digits, the recognition rates are $93.8\%$ when the discrete duration control and the regression coefficients are included, and $80.7\%$ when they are not included. In the experiment for 25 sentences of the robot control commands, the recognition rate are $90.9\%$ when FSN is not included and $98.4\%$ when FSN is included.
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      In this paper, we report the continuous speech recognition system using the continuous HMM with discrete duration control and the regression coefficients. Also, we do recognition experiment using One Pass DP method(for 25 sentences of robot control co...

      In this paper, we report the continuous speech recognition system using the continuous HMM with discrete duration control and the regression coefficients. Also, we do recognition experiment using One Pass DP method(for 25 sentences of robot control commands) with finite state automata context control. In the experiment for 4 connected spoken digits, the recognition rates are $93.8\%$ when the discrete duration control and the regression coefficients are included, and $80.7\%$ when they are not included. In the experiment for 25 sentences of the robot control commands, the recognition rate are $90.9\%$ when FSN is not included and $98.4\%$ when FSN is included.

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