Vector quantization 을 이용한 격리 단어 인식에 관한 연구 = A study on isolated word recognition using vector quantization method

본 논문에서는 NOVA 4/x minicomputer 를 사용한 격리단어 음성 인식에 관해서 연구하였다. 음성의 특징 추출 방법으로 LPC, VQ 및 MQ의 세가지 방법을 사용하였으며 time alignment 방법으로는 DTW 방법을 사용했다. 음성 인식 test 를 위한 어휘로는 0에서 9 까지의 한글 발음을 사용하였다. Simulation 은 방음장치된 방에서 녹음한 clean speech 및 일상환경에서 녹음한 일반 speech 에 대해서 수행하였다. Clean speech는 일인의 남자아나운서가 매 숫자를 두번 발음한 것으로 구성하였으며 화자 종속 ( speaker - dependent ) 인식에 이용되었다. 반면 일반 speech 로서는 임의의 3인의 남자가 매 숫자를 열한번 발음한 것으로 구성하였고 화자 종속 ( speaker - dependent ) 및 화자 독립 ( speaker - independent ) 을 위한 data 로 사용하였다. 본 논문의 전반부에서는 음성 특징 추출 및 인식 시스템에 대하여 설명하였고 이어서 clean speech 와 일반 speech로서 LPCDTW, VQ 및 MQ의 세가지 방법에 대한 simulation 을 수행하였으며, 이것을 인식률과 distortion 계산량 및 reference pattern memory 양을 중심으로 성능을 비교하였다.
Advisors
은종관researcherUn, Chong-Kwanresearcher
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
1985
Identifier
64634/325007 / 000831021
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, 1985.2, [ v, 112 p. ]

URI
http://hdl.handle.net/10203/39693
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=64634&flag=t
Appears in Collection
EE-Theses_Master(석사논문)
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