项目来源

韩（略）科（略）

项目主持人

박（略）

项目受资助机构

고（略）교

项目编号

1（略）0（略）1（略）

立项年度

2（略）

立项时间

未（略）

研究期限

未（略） （略）

项目级别

国（略）

受资助金额

2（略）0（略）.（略）元

学科

未（略）

学科代码

未（略）

基金类别

학（略）세（略）

关键词

未（略）

参与者

未（略）

参与机构

未（略）

项目标书摘要：연구（略）성은 사람간의 의（略） 중요한 방법 중（略）사람의 고유한 의（略） 컴퓨터와 같은 （略）도는 19세기 전（略）히 시도 되어 왔（略）의 음성을 글자로（略）는 음성 인식은 （略）제 중 하나이다.（略）구는 20세기 초（略） 왔으나,1936（略）한 초기 음성 합（略）로 1952년이 （略）인 숫자음 인식기（略）69년 Bell （略）ierce는 음성（略） 불가능한 기술이（略）1970년대에 H（略）v Models(（略）인 모델이 적용 （略）새로운 전환기를 （略）수십년간 HMM은（略） 모델로 자리를 （略）어와 이산 신호처（略） 발전은 음성 인（略）차를 가하였다.보（略）화 형태를 인식 （略）부터 시작된 방송（略） 1998년부터 （略）체 인식 과제에 （略）HMM의 훈련기법（略） 능력을 가진 훈（略）다 강력한 훈련기（略）로 각광을 받는 （略）과 적응 훈련기법（略）스러운 형태의 음（略）고 있다.이러한 （略）은 NIST/DA（略）는 연구 기관들이（略）특히,본 연수자가（略）국의 캠브리지 대（略）peech Gro（略）ARPA 평가에서（略）는 세계 최고의 （略）이며,분별 훈련기（略） 대한 연구에 대（略）이다.따라서,전 （略）술의 선두에 있는（略）음성 그룹에서의 （略）고 수준의 대 어（略） 연구하여 장차 （略）의 발전에 큰 기（略）한 적극적인 학문（略）적 연구자(Ind（略）searcher)（略）고자 한다.또한,（略）성 인식 기술의 （略）상용화와 시장형성（略）를 대비해 국내에（略）성 인식 기술을 （略）의 차이를 극복하（略）이다.이러한 기술（略） 있는 가장 좋은（略） 기술을 답습하고（略）점을 보완할 수 （略）을 모색하는 것이（略）현지 연수를 통해（略）복하고,보다 혁신（略） 기술의 발전 도（略）과제가 반드시 필（略）를 통해서 관련 （略）준의 연구 업적들（略）,심도 있는 공동（略）,세계 최고 수준（略） 어휘 연속 음성（略）토대를 마련하고자（略） 음성 인식 시스（略）음성 파형으로부터（略）하는 것이다.음성（略）계는 음성 신호를（略）만을 가진 음향 （略） 것이다.이 단계（略） processi（略） 벡터를 이용하여（略）식(Recogni（略）서,발음사전(Le（略）(Language（略） 음향모델(Aco（略）)이 인식을 위한（略）용한다.이 중에서（略）통계적 특성을 직（略）분이 음향모델이다（略）들은 사람의 음성（略）련의 음향 특징 （略）가장 잘 표현할 （略）며,이과정이 음향（略）다.즉,얼마나 정（略）법을 사용하느냐에（略）스템의 성능이 직（略）할 수 있다.이처（略） 인식 시스템의 （略）는 음향 벡터열에（略）로 가능성 높은 （略）n 결정 규칙에 （略）esian 결정 （略）는 것이 HMM기（略）MM기반의 음향모（略）성공적인 사례의 （略）을 보다 정확하게（略）한 훈련 기법이 （略） Maximum （略）ML)훈련 기법은（略） HMM 파라메터（略） 훈련 기법은 올（略）향 모델의 확률값（略）질 수 있도록 파（略）법이다.그러나,M（略）M 파라메터 훈련（略）행하였으나,올바른（略）만을 고려하고,그（略）한 아무런 가정이（略） 충분할 때에만 （略）iance 파라메（略） 한계점을 가지고（略）에서는 기존의 M（略）을 보완하여,모델（略）하고 모델 파라메（略）할 수 있도록 하（略） 기법에 대해 연（略）훈련 기법은 기존（略）처럼 올바른 문장（略）화 시키는 것 뿐（略）않게 인식 될 수（略）확률과의 차이를 （略）기법이다.즉,기존（略）식 오류에 대해 （略）가지고 음향 모델（略）으로 많이 사용되（略） Maximum （略）rmation(M（略）m Phome E（略） 있다.다양한 훈（略）로 훈련 환경과 （略）조건이 동일하다는（略）MM 파라메터들을（略）수 있는 기법들이（略） 음향 모델의 훈（略） 시스템의 인식 （略） 수 없으며,이러（略）식 성능 저하의 （略）한다.따라서 두 （略）하기 위하여,본 （略）(Adaptati（略） 하는 적응 훈련（略） 병행 하고자 한（略）은 음향 특징 벡（略）기존의 모델을 인（略）으로 변형을 하여（略）높이고자 함이다.（略） 환경에서의 음성（略）중요한 역할을 한（略）음향 조건에서 존（略）으로 하는 음성 （略）관심이 높아지고 （略）훈련데이터를 효과（略） 적응 훈련 기법（略）인 개념은 음향 （略）응 변환 기법을 （略）서,훈련 과정에서（略）라메터들이 추정된（略）성을 표현하는 기（略）)모델이고 다른 （略）음향적 상황을 표（略）.적응 기법들에는（略）Posterior（略）mum Likel（略）r Regress（略）ariance M（略）strained （略）        음（略） man-mach（略）ce에 있어서 핵（略）할 수 있다.현재（略）구는 선진국과 많（略）다.음성인식 기술（略）뿐만 아니라 문화（略） 중요한데,이는 （略）하고 있는 언어와（略）있기 때문이다.따（略） 반드시 이루어져（略）인식 분야이다.물（略）관련 연구에 있어（略）서 주목할 만한 （略）지 않다.그러나,（略）휘 연속 음성 인（略）어서는 아직 큰 （略）따라서,지금까지 （略） 통합하고 대 어（略）기술에 관한 선진（略）해 및 구현해 나（略）혀질 것이라 생각（略）성 인식 기술의 （略）과를 바탕으로 국（略） 학술 대회 등에（略） 논문을 제출함으（略） 아니라 소속 기（略） 업적으로 활용할（略）면에서 볼 때,현（略）에서 시급히 요구（略）련 기법 관련 기（略）서 성능이 떨어지（略）상용화에 실패하고（略）술의 상용화를 앞（略）아니라,PDA를 （略）자동차 텔레매틱스（略）등의 음성 인터페（略）음향적 환경에서 （略）의 성능 향상을 （略）용될 수 있다.또（略）시대를 선도할 수（略）기대된다.학계 연（略） 인식 분야를 비（略）된 연구에서 중요（略）용될 수 있다고 （略）