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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최보경 (부산대학교) 반성민 (SK텔레콤) 김형순 (부산대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제9권 제2호
발행연도
2017.6
수록면
103 - 110 (8page)

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The pole filtering concept has been successfully applied to cepstral feature normalization techniques for noise-robust speech recognition. In this paper, it is proposed to apply the pole filtering selectively only to the speech intervals, in order to further improve the recognition performance for short utterances in noisy environments. Experimental results on AURORA 2 task with clean-condition training show that the proposed selectively pole-filtered cepstral mean normalization (SPFCMN) and selectively pole-filtered cepstral mean and variance normalization (SPFCMVN) yield error rate reduction of 38.6% and 45.8%, respectively, compared to the baseline system.

목차

Abstract
1. 서론
2. 짧은 발화에 대한 특징 정규화의 문제점 및 극점 필터링의 역할
3. 음성/비음성 구분을 통한 극점 필터링 기반의 특징 정규화
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

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