기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
PMC 방식에서의 분별적 학습을 이용한 잡음 음성인식에 관한 연구
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • PMC 방식에서의 분별적 학습을 이용한 잡음 음성인식에 관한 연구
저자명
정용주
간행물명
한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea
권/호정보
2000년|19권 2호|pp.83-89 (7 pages)
발행정보
한국음향학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 기존의 PMC 알고리듬을 분별적으로 적응하는 방법을 제시하여 인식율의 향상을 이루었다. PMC의 분별적인 적응을 위하여 PMC의 변형인 modified PMC 방식을 채택하였고, 여기에서 각 HMM의 상태 및 mixture 에 따른 고유한 결합지수를 분별적으로 학습하는 방법을 취하였다. 인식 실험결과 제안된 방식은 기존의 PMC보다 우수한 성능을 보였을 뿐만 아니라 또 따른 모델 변환기법인 STAR 방식에 비해서도 낮은 SNR인 경우와 적응데이터가 충분하지 않은 경우에는 더 나은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

기타언어초록

In this paper, we proposed a discriminative adaptation method for PMC algorithm and achieved improved speech recognition rate. For the adaptation, we adopted modified PMC(MPMC) which is a variant of PMC and discriminatively adapted the association factor for each mixture of the HMM in the MPMC. From the recognition experiments, the proposed method showed better recognition rate than the conventional PMC. Also, compared with STAR algorithm which is another model parameter compensation method, the proposed method showed superior performance when the SNR is very low and the adaptation data is not sufficient.