잡음에 강인한 음성 인식을 위한 환경 파라미터 보상에 관한 연구
본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실...
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| Published in | 韓國ITS學會 論文誌 Vol. 5; no. 2; pp. 1 - 10 |
|---|---|
| Main Authors | , |
| Format | Journal Article |
| Language | Korean |
| Published |
31.08.2006
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1738-0774 2384-1729 |
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| Abstract | 본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. |
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| AbstractList | In this paper, VTS(Vector Taylor Series) algorithm, which was proposed by Moreno at Carnegie Mellon University in 1996, is analyzed and simulated. VTS is considered to be one of the robust speech recognition techniques where model parameter conversion technique is adapted. To evaluation performance of the VTS algorithm, We used CMN(Cepstral Mean Normalization) technique which is one of the well-known noise processing methods. And the recognition rate is evaluated when white gaussian and street noise are employed as background noise. Also, the simulation result is analyzed in order to be compared with the previous one which was performed by Moreno. 본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. |
| Author | 홍미정 이호웅 |
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| Discipline | Economics Journalism & Communications |
| EISSN | 2384-1729 |
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| Issue | 2 |
| Keywords | HMM(Hidden Markov Model) Environment Parameter Speech Recognition CMN(Cepastral Mean Normalization) VTS algorithm CMN(Cepstral Mean Normalization) |
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| PublicationTitle | 韓國ITS學會 論文誌 |
| PublicationTitleAlternate | The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems |
| PublicationYear | 2006 |
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| SourceID | kisti earticle |
| SourceType | Open Access Repository Publisher |
| StartPage | 1 |
| TableOfContents | 요약
Abstract
I. 서론
II. 음성 인식 시스템의 이론적 배경
1. 음성 전처리
2. VQ(Vector Quantization) 분석
3. HMM(Hidden Markov Model) 분석
III. 기존의 환경 잡음 전처리 방법
1. 음성 강화(Speech Enhancement)
2. CMN(Cepstral Mean Normalization) 알고리즘
IV. VTS(Vector Tayor Series) 근사화 방법
1. VTS 접근방법의 이론적 배경
2. VTS 근사화
V. 실험결과 및 고찰
1. 본 논문에서의 실험환경 및 방법
2. 기본 인식 시스템의 실험결과
3. VTS를 적용한 인식 시스템의 실험결과
VI. 결론
참고문헌 |
| Title | 잡음에 강인한 음성 인식을 위한 환경 파라미터 보상에 관한 연구 |
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| Volume | 5 |
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