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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김우일 (인천대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제19권 제5호
발행연도
2015.5
수록면
1,047 - 1,054 (8page)

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본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.
#음성 인식 #잡음 환경 #모델 적응 #음향 모델 #가우시안 혼합 모델 #Speech recognition #Noisy environment #Model adaptation #Acoustic model #Gaussian mixture model

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음향 모델 적응 기법
Ⅲ. 가우시안 혼합 모델 적응을 이용한 모델 변환 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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