SPHINX : Hidden Markov Model 기반 음성인식 시스템
- 저자
- 김명원, 이영직, 전인흥 / 기초기술연구부
- 권호
- 5권 2호 (통권 16)
- 논문구분
- 일반 논문
- 페이지
- 63-0
- 발행일자
- 1990.06.15
- DOI
- 10.22648/ETRI.1990.J.050205
- 초록
- HMM(Hidden Markov Model)은 음성을 기술하는데 적합한 model이다. 본 고는 최근 CMU에서 개발한 HMM에 기반을 둔 화자독립, 연속음성 system인 SPIHNX에 대하여 기술한다. SPHINX는 단순한 음소의 HMM model을 적용한 baseline SPHINX로부터 시작하여 새로운 지식의 추가 및 음성단위의 조정 등을 통하여 지속적으로 그 성능이 개선되어 왔다. SPHINX의 최종 version은 어휘 약 1000단어 정도의 재원 관리에 관한 질문 형태의 문장을 인식하는데 96%의 높은 인식율을 보인다. SPHINX는 가장 발전된 음성인식 시스템의 하나이며 이는 화자독립, 대용량어휘의 연속음성 인식 시스템의 실현 가능성을 제시한다.
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