주성분 해석기법에 의한 음성 특징벡터 추출 및 인식 성능 평가

초록

본 연구에서는 기존 방법과는 달리, 음성의 특징추출의 한 방법으로 음성의 통계적인 특성들을 고려하여 입력 공간 내에서 변동량이 가장 많은 방향으로 주축을 발견한 후, 그 정보를 이용하여 데이터의 중복성을 제거하는 주성분 해석기법을 사용하여 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서의 숫자음 인식실험 결과가 기존 멜-켑스트럼을 사용하였을 때와 0.5%의 인식률 차의 유사 인식률을 나타내었다. 한편, 데이터의 통계적 특성을 이용한 최적의 기저벡터를 이용하여 단어나 문장 인식에 적용한다면 보다 더 개선된 인식률을 얻으리라 기대하고 있다.

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