• 한국음향학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.145-152
• /
• 2003

본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권4호
• /
• pp.335-342
• /
• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• 한국음향학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.58-68
• /
• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.