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논문 기본 정보

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저널정보
한국음성학회 음성과학 음성과학 제10권 3호
발행연도
2003.9
수록면
251 - 262 (12page)

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There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition is noisy conditions. Among the noise-robut peech recognition methods, model-based in noisy conditions. Among the noice-robut speech recognition methods, model-based adaptation approaches have been shown quite effective. Particularly, the PMC (parallel model combination) method is very popular and ha been shown to give considerably improved recognition results compared with the conventional methods. In this paper, we experimented with the VTS (ventor Taylor series) algorithm, which is also based on the model parameter transformation but has not attracted much interests of the researchers in this area. To verify the effectiveness of it, we employed the algorithm in the continuous density HMM (Hidden Markov Model). We compared the performance of the VTS algorithm with the PMC method and could see that their gave better results than the PMC method.

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