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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국음성학회 음성과학 음성과학 제13권 제2호
발행연도
2006.6
수록면
75 - 84 (10page)

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Various methods have been proposed to overcome the problem of speech recognition in the noisy conditions. Among them, the model compensation methods like the parallel model combination (PMC) and Jacobian adaptation (JA) have been found to perform efficiently. The JA is quite effective when we have hidden Markov models (HMMs) already trained in a similar condition as the target environment. In a previous work, we have proposed an improved method for the JA to make it more robust against the changing environments in recognition. In this paper, we further improved its performance by compensating the delta-mean vectors and covariance matrices of the HMM and investigated its feasibility in the multi-model structure for the noisy speech recognition. From the experimental results, we could find that the proposed improved the robustness of the JA and the multi-model approach could be a viable solution in the noisy speech recognition.
#Noisy speech recognition #JA #multi-model structure

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. JA 방식의 개요
3. D-JA 방식을 이용한 다 모델 기반 인식시스템
4. 인식실험 결과
5. 결론
참고문헌

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