음성인식을 위한 이산형 은닉 마르코프 모델에서 퍼지동시기여도에 기반한 출력확률의 평활화 = Smoothing of Output Probabilities based on the Fuzzy Co-Contribution in the Discrete HMM for Speech Recognition
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1997
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
396-402(7쪽)
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본 논문에서는 음성인식을 위한 이산형 은닉 마르코프 모델에서 상태별 출력확률을 추정하기 위한 보다 신뢰성 있는 방법으로 FCC(fuzzy co-contribution)에 기반한 평활화 방법을 제안된다. 제안된 방법은 상태 내에서 코드워드들간의 조건부 확률을 퍼지 기여도로 대치하고 이 값을 출현빈도에 대한 가중치로 사용하여 평활화된 상태별 출력확률을 구한다. 실험 결과, 제안된 FCC방법이 flooring방법의 경우에 비해서 4.4%의 성능 향상을 나타냈으며, 동시 출현 방법에 비해서 2.9%의 인식율 향상을 보였다. 계산량의 측면에서 제안된 방법이 퍼지 평활화 방법에 비해서 1/2정도의 적은 계산량으로 1.6%의 성능 향상을 보임으로써, 기존의 평활화 방법들보다 유효함을 알 수 있었다.
더보기In this paper, we have proposed a FCC(fuzzy co-contribution) based smoothing method that is a novel robust estimation method for the output probability in the discrete hidden Markov model for speech recognition. The proposed method has computed the smoothed output probabilities in a state using the fuzzy contribution, which replaced the conditional probability of codewords, and weighting factors for the occurrence frequencies. From experiment results, we have found that the proposed FCC method improved the recognition rate of 4.4% over the flooring method and it also demonstrated the improvement of 2.9% over the co-occurrence smoothing. As compared with the fuzzy smoothing, the proposed method reduced the computational requirements in a half of the fuzzy smoothing and has shown the 1.6% improvement in a recognition rate. From these facts, we have known that the proposed method is effective to other smoothing methods being used.
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