This thesis describes a speaker-independent isolated word recognition system which incorporates a new distance measure.
The new distance measure proposed has been compared with the various well known distance measures in terms of classification, accuracy and speed of computation.
The recognition system has been tested for its accuracy using a data base consisting of 10 Korean words spoken by 8 different male speakers.
The classification accuracy has been obtained as high as 96% when 2 reference patterns for each word are used. With a slight degradation in performance (classification accuracy of 91%), the recognition system using the new distance measure requires minimal amount of computation time among three measures considered.
본 논문에서는 Speker-independent isolated word recognition system을 개발하였고, 새로운 distance measure를 제안하여 기존의 방법들과 비교하였다.
이 인식시스템은 8명의 서로 다른 성인 남자가 말한 10개의 한국어로 이루어져 있는 데이타 베이스를 사용하여 정확도면에서 측정을 하였다.
분류율 (인식율) 은 각 단어당 기준 패턴이 2개일 때 96%가 얻어지며, 기준 패턴을 늘림에 따라 인식율이 증가하는 것을 볼 수 있었다.
정확도에 있어서는 91%로 약간 떨어지나, 새로운 distance measure를 사용한 인식체계는 3가지 다른 distance measure들 가운데 제일 적은 계산시간 및 인식시간이 걸렸다.
