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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제41권 제3호
발행연도
2004.5
수록면
195 - 200 (6page)

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본 논문은 두 가지 비교 실험을 통하여 효과적 음성인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진 패턴 분류기인 SVM(Support Vector Machines)은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 작은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있다. 본 논문에서는 학습데이터 수에 따른 HMM(Hidden Markov Model)과 SVM의 인식 성능을 비교하고, 최적의 특정 파라메터를 선택하기 위해 SVM을 이용하여 주성분해석과 독립성분분석을 적용하여 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 SVM은 HMM에 비해 적은 학습데이터에서도 높은 인식 성능을 보여주었고, 독립성분분석에 의한 특정 파라메터가 특정 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 다른 특정 파라메터보다 인식 성능에서 우수함을 확인 할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 본론

3. 실험 및 비교 분석

4. 결론

참고문헌

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