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에너지와 VQ를 이용한 음성 인식
Speech Recognition Using the Energy and VQ
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참고문헌
초록
본 논문은 음성인식과 화자 적응 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 검토한 인식 방법은 에너지의 변화 상태와 VQ를 이용하여, 음성 인식을 수행하였으며, 화자에 따른 인식률 문제를 해결하기 위하여 화자 적응 방법(최대사후확률추정법, 선형스펙트럼 추정법)을 검토하였다. 수행 결과 일반 VQ 방법보다 에너지 변화 상태를 이용한 인식 결과가 더 우수한 결과를 보였으며, 최대사후 확률 추정법을 적용할 경우, 2-3 %의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
Abstract
In this paper, the performance of the speech recognition and speaker adaptation methods are studied.The speech recognition using energy state and VQ(Vector Quantization) is suggested and the speaker adaptation methods (Maximum a posteriori probability estimation, linear specrum estimation) are considered. The experimental results show that recognition ratio using energy state is 2-3 % better than that of general VQ.
참고문헌 (9)
- "An algorithm for vector quantizer design", pp.84~95 (1980)
- "Speaker adaptation using maximum a posteriori probability estimation and data size dependent parameter smoothing", J81-D-II(3), pp.465~471 (1998)
- "A neural network architecture for incremental supervised learning of analog multidimensional maps", pp.698~713 (1992)
- "A study on the comparision of speaker adaptation methods", pp.591~594 (1997)
- "Finite-state vector quantization for waveform coding", pp.348~359
- "An algorithm for design of labeled transition finite-state vector quantizers", pp.83~89 (1985)
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- "HMM을 이용한 화자 적응 방법에 관한 연구", 10(1), pp.34~38 (2005)
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