Isolated Word Recognition using Modified Dynamic Averaging Method

변형된 Dynamic Averaging 방법을 이용한 단독어인식

This paper is a study on isolated word recognition by independent speaker, we propose DTW speech recognition system by modified dynamic averaging method as reference pattern. 57 city names are selected as recognition vocabulary and 2th LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameter. In this paper, besides recognition experiment using modified dynamic averaging method as reference pattern, we perform recognition experiments using causal method, dynamic averaging method, linear averaging method and clustering method with the same data in the same conditions for comparison with it. Through the experiment result, it is proved that recogntion rate by DTW using modified dynamic averaging method is the best as 97.6 percent.

본 논문을 특정화자에 대한 단독어 음성 인식에 대한 연구이다. 우리는 표준패턴으로서 변형된 dynamic linear averaging 방법을 이용한 DTW 음성 인식 시스템을 제안한다. 57개의 모든 도시명이 인식 대상 어휘로 선정되었고 12차 LPC cepstram 계수를 특징계수로 사용하였다. 이 논문은 표준패턴으로 변형된 dynamic linear averaging 방법을 이용하여 인식 실험을 한것 이외에도 같은 데이터 같은 조건상에서 causal 방법과 dynamic averaging방법, linear averaging방법, clustering 방법을 이용하여 실험하였다. 실험결과로 변형시킨 dynamic linear averaging 방법을 이용한 DTW 음성인식이 97.6%로 가장 좋은 인식율을 보였다.