The Local Path Constraint for the Recognition of Speech

음성 인식을 위한 소구간 경로 제약

In this paper, an local path constraint Is proposed in order to increase the speech recognition rate. An input speech signal is analyzed by autocorrelation and LPC coefficient as parameters. The local path constraint of the proposed type was compared with the conventional five types. The speechs used in this search are the subway stops, and the 130 words pronounced 10 times for the different 13 words consisting of 11 characters of syllable by 2 male and 1 female are tested. As a result, we proved that this proposed type is the most optimal type and the recognition rate of $94.6\%$ is obtained .

본 논문에서는 인식율을 증진시키기 위해 새로운 소구간 경로 제약을 제안하였다. 파라메타로써 자동 상관 및 LPC 계수를 사용함으로써 입력 음성 신호를 분석하였다 제안된 형의 소구간 경로제약이 기존의 5가지 형과 비교되었다. 본 연구에서 사용된 음성은 전철역명이고, 두명의 남성화자와 1명의 여성화자에 의한 서로 다른 13개의 단어를 10번 발음한 130개의 단어를 시험하였다. 그 결과로서 본 논문에서 제안한 형이 가장 좋은 형이라는 것을 알게 되었고 또한 이에 따른 인식율은 $94.6\%$를 얻었다.