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세논 분류(Senone Classification)

지금까지 제가 작성한 글을 보면 음소(Phoneme) 단위라는 말이 나왔습니다.🤔: 그럼 세논(Senone)은 무엇일까요?세논은 음소를 더 작은 단위로 세분화한 개념입니다!* 음소 → 언어에서 의미를 구별해주는 최소의 소리 단위 음성 인식 시스템에서 단어를 인식하기위해 각 음소가 구체적으로 어떤 발음을 갖는지세밀하게 더 자세하게 구분할 필요가 있습니다. 이를 위해 음소를 HMM의 상태(state)로 표현할 때, 각 상태의 구체적인 분포를 세논이라고 합니다!예를 들면,"cat" 이라는 단어의 발음은 세 개의 음소 "k" , "ae" , "t" 로 구성됩니다.근데 여기서 더 나아가서각 음소는 또 다른 세부적인 소리 패턴을 가지고 있습니다.이 소리 패턴을 구체적으로 표현한 것이! 바로 ~ 세논입니다.🤔 :..

DNN-HMM(백엔드 음성인식 처리 기법)

음성 인식에서 백엔드 기법은 모델 자체가 잡음이 있는 음성을 직접 학습하여,잡음 속에서 목표 음성을 인식하는 데 중점을 둔다고 할 수 있습니다. 그 중, 가장 널리 알려져 있는 DNN-HMM기법에 대해서 설명해보겠습니다.DNN-HMM결합 기법이란?Deep Neural Network (DNN) + Hidden Markov Model(HMM)위 두 가지가 결합하여 음성 인식에서 강력한 성능을 발휘하는 기법이라고 볼 수 있습니다.  🤔 : 각자의 역할이 궁금하시다고요?DNN(Deep Neural Network)의 역할- DNN은 다양한 패턴을 학습하는 데 뛰어나며, 음성에서 음소나 단어의 특징을 인식하는 데 있어 효과적입니다.- DNN은 음성 신호를 분석하여, 현재 들어온 음성이 어떤 음소에 해당하는지 예측..