Isolated Word Recognition Using Allophone Unit Hidden Markov Model

변이음 HMM을 이용한 고립단어 인식

  • 이강성 (광운대학교 전자계산기 공학과) ;
  • 김순협 (광운대학교 전자계산기 공학과)
  • Published : 1991.04.01

Abstract

In this paper, we discuss the method of recognizing allophone unit isolated words using hidden Markov model(HMM). Frist we constructed allophone lexicon by extracting allophones from training data and by training allophone HMMs. And then to recognize isolated words using allophone HMMs, it is necessary to construct word dictionary which contains information of allophone sequence and inter-allophone transition probability. Allophone sequences are represented by allophone HMMs. To see the effects of inter-allophone transition probability and to determine optimal probabilities, we performend some experiments. And we showed that small number of traing data and simple train procedure is needed to train word HMMs of allophone sequences and that not less performance than word unit HMM is obtained.

본 논문에서는 변이음 단위의 Hidden Markov Model (HMM)을 이용하여 고립단어를 인식하는 방법을 논한다. 변이음 단위로 HMM을 구성하여 변이음 사전을 만들고, 이 변이음 사전을 이용하여 단어 사전을 구성한다. 변이음 HMM을 이용하여 단어를 구성하려면 변이음 간의 천이확률이 계산되어야 하므로 본 연구에서는 변이음 간의 천이 확률의 영향을 측정하여 그 변이음으로 이루어지는 임의의 단어를 적응없이 적은 수의 적응 데이터로 단어모델을 구성 인식하는 것을 설명한다. 비교를 위하여 단어인식 HMM으로 인식 실험을 한 결과, 변이음 단위 HMM이 적은 기억 용량과 적은 데이터의 훈련으로 단어단위 HMM 이상의 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

Keywords