本 論文에서는 音聲信號의 音素分割을 위한 統計的인 方法을 硏究하였다. 이 方法은 3個의 AR 모델을 使用하여, 이 中 2個의 모델은 音聲의 스펙트럼 變化前 및 變化後의 安定된 部分에서 求해지고 이들 間의 距離가 커지면 音素가 바뀐 것으로 간주된다. 다른 한 모델은 두 固定 모델 사이에 位置하며 音素間의 境界를 推定하는데 使用된다. 이 音素分割 알고리듬을 連結音에 對해 試驗해 본 結果, 從來의 方法에 비해 音素의 境界點을 좀더 正確히 찾을 수 있고, 또한 過度分割 誤謬도 줄일 수 있었다.
A statistical approach for the segmentation of speed signals is described in this paper. The main idea of this algorithm is the use of three AR models. Two fixed models are identified at the stationary parts of the signal before and after the spectral change. Changes are detected when the distance between these two models is high. Another model is located between two fixed models and is used to estimate spectral change time. This segmentation algorithm has been tested with connected words and compared to classical methods. The results showed that it can provide more accurate locations of boundaries of segments and can reduce the amount of oversegmentation.
