Vocabulary Recognition Rate Enhancement using Clustering Model and Non-parametric Correlation Coefficient

초록

음성인식 기술은 언어를 기계적으로 이해하고 처리하는 기술이며, 최근 인공 지능 기반 음성 처리로 인해 음성에 대한 인식률은 향상되었지만 사용 환경에서의 잡음으로 인해 원래 음성 본연의 정확한 음성을 인식할 수 없다. 또한 인공지능 환경에서 많은 모델 파라미터들로 인한 데이터 부족 문제가 수반되며 모델별 훈련 데이터의 수가 균일하지 않은 경우가 일반적이므로 이를 해결하기 위해 개선된 군집화 모델링과 선택적 음성 특징 추출에서 비모수 상관계수를 이용하여 청각 구성의 상관 관계를 구성하였으며, 제안된 방법의 실험에서 평균 왜곡율이 0.36dB 감소되어 인식률이 개선된 것을 확인하였다.

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