A clustering algorithm of statistical langauge model and its application on speech recognition

통계적 언어 모델의 clustering 알고리즘과 음성인식에의 적용

연속음성인식 시스템을 개발하기 위해서는 언어가 갖는 문법적 제약을 이용한 언어모델이 요구된다. 문법적 규칙을 이용한 언어모델은 전문가가 일일이 문법 규칙을 만들어 주어야 하는 단점이 있다. 통계적 언어 모델에서는 문법적인 정보를 수작업으로 만들어 주지 않는 대신 그러한 모든 정보를 학습을 통해서 훈련해야 하기 때문에 이를 위해 요구되는 학습 데이터도 엄청나게 증가한다. 따라서 적은 양의 데이터로도 이와 유사한 효과를 보일 수 있는 것이 클래스에 의거한 언어 모델이다. 또 이 모델은 음성 인식과 연계시에 탐색 공간을 줄여 주기 때문에 실시간 시스템 구현에 매우 유용한 모델이다. 여기서는 자동으로 클래스를 찾아주는 알고리즘을 호텔예약시스템의 corpus에 적용, 분석해 보았다. Corpus 자체가 문법규칙이 뚜렷한 특성을 갖고 있기 때문에 heuristic하게 클래스를 준 것과 유사한 결과를 보였지만 corpus 크기가 커질 경우에는 매우 유용할 것이며, initial map을 heuristic하게 주고 그 알고리즘을 적용한 결과 약간의 성능향상을 볼 수 있었다. 끝으로 음성인식시스템과 접합해 본 결과 유사한 결과를 얻었으며 언어모델에도 음향학적 특성을 반영할 수 있는 연구가 요구됨을 알 수 있었다.