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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Bibliographic Details
Published in韓國ITS學會 論文誌 Vol. 5; no. 2; pp. 1 - 10
Main Authors 홍미정, 이호웅
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 31.08.2006
Subjects
HMM(Hidden Markov Model)
Environment Parameter
Speech Recognition
CMN(Cepastral Mean Normalization)
VTS algorithm
CMN(Cepstral Mean Normalization)
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ISSN1738-0774
2384-1729

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Table of Contents:
  • 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