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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.6
- 수록면
- 1,294 - 1,301 (8page)
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본 논문에서는 화자 인식의 성능을 개선하기 위해서 유성음 및 무성음에 대한 별도의 확률분포 모델링을 사용하였다. 또한, 종래의 멜-주파수 캡스트럼 계수 이외에 유성음 구간에서 추가적으로 왜도, 첨도, 하모닉 대 잡음비 등을 추출하여 활용하였다. 화자 인식을 위한 스코어는 유성음 및 무성음 확률분포 모델에서 각각 구해지는데 전수 조사방식에 의해서 최적의 스코어 결합 가중치가 결정되었다. 제안된 방식의 화자인식기의 성능은 종래의 멜-주파수 캡스트럼 계수 및 화자당 하나의 혼합 가우시안 기반 확률분포 모델링을 사용한 방식과 비교되었으며 실험 결과 제안된 방식이 가우시안 혼합의 수가 낮아질수록 더 큰 성능 향상을 얻음을 알 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안된 화자 인식 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
T. Kinnunen / 2010 / An overview of text-independent speaker recognition: From features to supervectors / Speech Communication 52(1):12~40
N. Ahmed / 1991 / How I came up with the discrete cosine transform / Digital Signal Processing 1(1):4~9
L. Rabiner / 2010 / Theory and Applications of Digital Speech Processing / Prentice Hall
W. Kleijin / 1998 / Speech Coding and Synthesis / Elsevier
C. Nikias / 1993 / Higher-Order Spectra Analysis / Prentice Hall
N. Ahmed / 1991 / How I came up with the discrete cosine transform / Digital Signal Processing 1(1):4~9
L. Rabiner / 2010 / Theory and Applications of Digital Speech Processing / Prentice Hall
W. Kleijin / 1998 / Speech Coding and Synthesis / Elsevier
C. Nikias / 1993 / Higher-Order Spectra Analysis / Prentice Hall
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