목차
제1장 인간과 기계의 대화 = 1
제2장 음성 특징 파라미터 = 5
2.1 시간 영역의 특징 파라미터 = 6
(1) 단구간 영 교차율 = 6
(2) 단구간 에너지 = 7
2.2 선형 예측 계수 = 7
2.3 부분 자기 상관 계수 = 12
2.4 주파수 영역 해석 = 14
(1) 푸리에 변환 = 15
2.5 켑스트럼 계수 = 16
2.6 인지 선형 예측 계수 = 18
(1) 주파수 분석 = 19
(2) 임계대역 주파수 해법 = 20
(3) 프리 엠파시스 = 22
(4) 세기의 비선형 변환 = 23
(5) 자기 회귀 모델링 = 24
(6) 실제적인 고려 = 24
제3장 음성 인식 기법 = 27
3.1 시간 신축 = 27
(1) 동적 시간 신축 = 28
3.2 벡터 양자화 = 33
3.3 은닉 Markov 모델 = 34
(1) 은닉 Markov 모델 = 34
(2) Baum-Welch 알고리듬 = 38
(3) Viterbi 알고리듬 = 39
(4) HMM 학습 알고리듬 = 40
3.4 신경회로망 = 42
(1) 뉴런의 구조 = 44
(2) Hebb의 학습 규칙 = 45
(3) 시간 지연 신경회로망 = 47
(4) 역전파 신경회로망 = 48
제4장 분산 신경망을 이용한 연속 음성 인식 시스템 = 55
4.1 전체 시스템 = 55
4.2 전처리 과정 = 58
(1) PLP 계수 = 59
(2) 비균일 시간 지연 = 60
(3) 스페시오 템퍼럴 입력 = 61
4.3 주처리 과정 = 62
(1) 분산 신경망 = 63
(2) 분산 신경망 학습 = 64
4.4 후처리 과정 = 67
(1) Markov 모델 = 67
(2) 단어 인식 = 68
제5장 음성 인식 시스템의 발전 방향 = 71
5.1 음성 인식과 청각 기관 = 71
5.2 음성 인식과 음성 이해 = 73
5.3 음성 인식과 음성 신호 = 75
5.4 자연 언어 음성 인식 = 76
5.5 음성 인식과 발성 음운학 = 77
5.6 최근 동향 = 78
참고문헌 = 83
찾아보기 = 91
