한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
- /
- Pages.658-660
- /
- 2002
- /
- 1598-5164(pISSN)
HMM 모델링을 위한 HMM의 State수와 Mixture수 분석
Analysis of the Number of States and Mixtures for HMM Modeling
초록
본 논문에서는 음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 모델링의 문제점을 다룬다. HMM은 파라미터의 수가 클수록 자기 데이터에 대해 잘 모델링하는 특징으로 음성인식과 온라인 필기인식등에서 많이 쓰이고 있다. 그러나 그러한 특징으로 인해 해당 클래스 데이터가 아닌 다른 클래스 데이터에 대해서도 파라미터의 수가 클수록 잘 모델링하는 단점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 대상 데이터를 분석하여 state의 수와 mixture의 수를 조정하여 가장 적절한 HMM의 구조의 파라미터를 구하는 가능성을 본다.
키워드