본 논문은 기존 분류형 신경망의 인식성능을 향상시키기 위하여 프레임 정규화와 비선형 사후확률 추정법(N-APPEM)을 제안하고 한국어 숫자음에 대하여 예측형과 분류형 신경망으로 인식성능을 평가하였다. 실험결과 예측형 신경망에서 최고 98.0%의 인식률을 얻었다. 예측형 신경망은 네트워크가 입력패턴의 카테고리 수만큼 마련되는 복잡한 네트워크를 가지는 반면에 분류형 신경망은 단일 네트워크로 구성되며 프레임 정규화와 비선형 사후확률 추정법으로 85.5%까지 인식률을 향상시킬 수 있었으며 이는 기존의 방법보다 인식률이 12.0% 향상된 것이다.
This paper proposes a N-APPEM(Nonlinear A Posteriori Probability Estimation Method) with a frame normalization method to conventional classification network to increase speech recognition ability. It also tests the recognition ability of the classification and prediction neural networks for the Korean isolated digits. From the experimental results, the prediction network with MLP(Multi-Layer Perceptron) achieves the highest recognition ability of 98.0%. The prediction requires very complicated networks increased linearly with the number of incoming speech categories. However, the classification network with the N-APPEM and the normalization improves the recognition ability up to 85.5% with a sin81e network, which is almost 12.0% improvement.
