• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.194-201
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• 2003

음성인식에서 신뢰도 측정이란 인식된 결과에 대한 신뢰 여부를 결정하는 것이다. 신뢰도는 프레임을 음소 및 단어 수준으로 통합하여 측정된다. 단어 인식의 경우, 신뢰도를 이용하여 인식 결과와 미등록 어휘를 검증한다. 따라서 이러한 후처리를 통해 이를 인식 결과로 승인하지 않음으로써 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도 측정 방법인 로그 유사도 비를 수정하여 신뢰도를 측정하였다. 제안된 방법은 프레임 수준에서 음소 수준으로 신뢰도를 통합할 때 로그 유사도 비가 음수인 것만을 누적하는 것이다. 단어 인식기의 인식 결과에 대한 검증 성능을 기존의 방법과 비교한 결과, CAR (Correct Acceptance Ratio)이 90%인 지점에서 FAR (False Acceptance Ratio)을 미등록 어휘에 대해서는 약 3.49%, 오인식에 대해서는 15.25% 감소시킬 수 있었다

• ETRI Journal
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• 제37권4호
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• pp.736-742
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• 2015

A serial concatenated decoding algorithm with dynamic threshold is proposed for low-density parity-check codes with short and medium code lengths. The proposed approach uses a dynamic threshold to select a decoding result from belief propagation decoding and order statistic decoding, which improves the performance of the decoder at a negligible cost. Simulation results show that, under a high SNR region, the proposed concatenated decoder performs better than a serial concatenated decoder without threshold with an Eb/N0 gain of above 0.1 dB.