화자인식을 위한 벡터양자화 알고리즘의 성능분석

Performance Analysis of VQ Algorithm for Speaker Identification

벡터 양자화에 기초한 화자 인식에 사용되는 알고리즘은 LBG, LVQ, GVQ가 있으며, 이러한 알고리즘들은 문장 수준의 벡터가 증가할 경우 인식율이 낮아지는 경향이 있다. 본 논문에서는 이 3가지 알고리즘의 효율성을 비교하고, 이를 통하여 생성되는 코드북의 문장 인식율을 비교, 분석하였다. 아울러, 그룹의 크기와 학습율에 따른 알고리즘의 효율 성에 대해서도 실험을 통하여 분석 평가하였다.

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 벡터 양자화 학습에 기초한 화자 식별

Ⅲ. 실험 및 분석

Ⅳ. 결론

참고문헌

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