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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제10권 제10호
발행연도
2012.1
수록면
277 - 282 (6page)

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음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.
#반향 잡음 제거 #평균 예측 #LMS 필터 #적응 필터 #MHH 모델 #Echo Noise Cancellation #Average Estimator #LMS #Least Mean Square) filter #adaptive filter #HMM #Hidden Markov Model) Model

목차

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참고문헌 (12)

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H. Michael. / 2003 / Acoustic echo cancellation digtal signal processing / 학사 / university of Queensland google schola J. Homer / 2004 / LS detection guided NLMS estimation of sparse system / Proceedings of the IEEE 2004 International Conference on Acoustic. Speech, and Signal Processing(ICASSP) google schola J. Homer. / 2000 / Detection guided NLMS estimation of sparsely parameterized channels / IEEE Transactions on Circuits and Systems U:Analog and Signal Processing 47 (12) google schola S. Haykin. / 2002 / Adaptive Filter Theory / PrenticeHall google schola S. L. Gay. / 2000 / Acoustic Signal Processing for Telecommunication / Kluwer Academic Publishers google schola

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