본 논문에서는 음성 인식을 이용한 증권 정보 검색 시스템의 개발에 대하여 기술하고 시스템의 주요 특징을 설명한다. 이 시스템은 DHMM (discrete hidden Markov model)에 기반을 두고, 유사 음소를 기본 인식 단위로 사용하였다. 끝점 검출과 반향 제거 기능을 포함시켜 사용자의 음성 입력이 편리하도록 만들었으며, 한 번의 음성 입력이 하나만의 단어가 아닌 여러 개의 단어가 될 수 있도록 연속 음성 인식기를 구현하였다. 상용화 이후의 몇 개월에 걸친 데이터를 이용하여 운용 결과를 분석하였다.
In this paper, the development of a stock information retrieval system using speech recognition and its features are described. The system is based on DHMM (discrete hidden Markov model) and PLUs (phonelike units) are used as the basic unit for recognition. End-point detection and echo cancellation are included to facilitate speech input. Continuous speech recognizer is implemented to allow multi-word speech. Data collected over several months are analyzed.
