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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최재승 (신라대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제9호
발행연도
2016.9
수록면
1,673 - 1,678 (6page)

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음성인식처리 분야에서 배경잡음으로 인하여 음성입력이 배경잡음으로 잘못 판단되는 원인이 되어 음성인식율의 저하를 초래한다. 이러한 종류의 잡음대책은 단순하지 않으므로 보다 고도한 잡음처리기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경 중에서 정상적인 배경잡음 혹은 비정상적인 배경잡음과 지속 시간이 짧은 음성을 구별하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 다른 종류의 잡음과 음성을 구별하는 중요한 수단으로서 개량된 음성의 특징파리미터를 사용한다. 다음으로 다층퍼셉트론 네트워크에 의하여 잡음의 종류를 추정하는 알고리즘에 대해서 기술한다. 본 실험에서는 잡음과 음성이 구별이 가능하도록 실험적으로 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 알고리즘
Ⅲ. 실험 및 학습 조건
Ⅳ. 음성인식 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

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