바타챠랴 거리 측정 기법을 사용한 가우시안 모델 기반 음소 인식 향상

Abstract

기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다. Previous existing vocabulary recognition programs calculate general vector values from a database, so they can not process phonemes that form during a search. And because they can not create a model for phoneme data, the accuracy of the Gaussian model can not secure. Therefore, in this paper, we recommend use of the Bhattacharyya distance measurement method based on the features of the phoneme-thus allowing us to improve the recognition rate by picking up accurate phonemes and minimizing recognition of similar and erroneous phonemes. We test the Gaussian model optimization through share continuous probability distribution, and we confirm the heighten recognition rate. The Bhattacharyya distance measurement method suggest in this paper reflect an average 1.9% improvement in performance compare to previous methods, and it has average 2.9% improvement based on reliability in recognition rate.