• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.188-191
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• 2001

본 논문에서는 화자의 입모양의 변화를 분석하여 발음된 음성을 인식하는 방법에 관하여 연구하였다. 입모양 변화를 나타내는 특징벡터의 서로 다른 선택이 인식성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 특징벡터로서는 ASM(Active Shape Model) 파라메터와 Acticulatory 파라메터를 특별히 선택하여 인식성능을 비교하였다. 모의실험 결과, Articulatory 파라메터를 사용하는 것이 인식성능도 더 우수하고 계산량도 더 적음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.6
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• pp.51-56
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• 2001

Recent researches have been focusing on jointly using lip motions and speech for reliable speech recognitions in noisy environments. To this end, this paper proposes the method of combining the visual speech recognizer and the conventional speech recognizer with each output properly weighted. In particular, we propose the method of autonomously determining the weights, depending on the amounts of noise in the speech. The correlations between adjacent speech samples and the residual errors of the LPC analysis are used for this determination. Simulation results show that the speech recognizer combined in this way provides the recognition performance of 83 ％ even in severely noisy environments.