Recursive least square algorithm 을 이용한 한국어 음소분류에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 recursive least-square algorithm을 이용한 한국어 음소분류에 관해 연구하였다. 각 음소의 특징추출을 위해서 recursive least-square algorithm의 일종인 prewindowed RLS lattice algorithm을 사용하는 방법을 제안하였다. 각 음소의 기준패턴 구성을 위하여 vector quantization 방법을 사용하였으며 음소인식 성능실험을 위하여 7개의 한국어 도시명을 사용하였다. 음소특징 추출을 위하여 PRLSL algorithm을 사용한 결과 유성음의 경우에 매우 정확한 pitch 검출을 할 수 있었고 이를 이용해서 pitch단위의 분할이 가능했다. 한국어 음소중 자음11개와 모음8개에 대한 기준패턴을 구하기 위하여 눈으로 관찰하여 각 음소의 표준패턴(prototype)을 추출해 냈으며 이를 근거로 화자종속 및 화자독립 음소인식 실험을 수행하였다. 그 결과 화자종속 음소인식의 경우 약간의 음소규칙을 고려할 때 약 85%의 음소인식을 얻었으나 화자독립 음소인식의 경우 이보다 훨씬 낮은 인식율을 보였다. 그러나 인식된 결과를 볼 때 잘못인식된 음소는 그 음소의 발음법상 비슷한 다른 음소로 인식되었으며 이는 좀더 광범위한 음소인식용 data base의 구축과 한국어 음소의 규칙을 고려할 때 상당히 개선될 수 있을 것으로 예상된다.