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본 논문에서는 Cepstral Mean Normalization(CMN)과 Cepstral Mean and Variance Normalization(CMVN) 프레임워크에서 극점 필터링(pole filtering) 개념을 Mel-Frequency Cepstral Coefficient(MFCC) 특징 벡터에 적용한다. 또한 분산 정규화를 대신하여 스케일 정규화를 사용하는 Cepstral Mean and Scale Normalization(CMSN)의 성능을 잡음 환경 음성인식 실험을 통해 평가한다. CMN과 CMVN은 보통 발화 단위로 수행되기 때문에 짧은 발화의 경우 특징에 대한 평균과 분산의 추정 신뢰도가 보장되지 않는 문제점을 가지는데, 극점 필터링과 스케일 정규화 방식을 적용함으로 이러한 문제점을 보완할 수 있다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 극점 필터링과 스케일 정규화를 결합한 특징 정규화 방식의 성능이 가장 높은 성능 향상을 보인다.
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J. Li. / 2014 / An overview of noise-robust automatic speech recognition / IEEE/ACM Trans. Audio, Speech, Language Process 22:745~777
D. Naik / 1995 / Pole-filtered cepstral mean subtraction / in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. Speech, Signal Process :157~160
M. Alam. / 2011 / Comparative evaluation of feature normalization techniques for speaker verification / Adv. Nonlinear Speech Process :246~253
M. R. Schroeder / 1981 / Direct(nonrecursive)relations between cepstrum and predictor coefficients / IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process 29:297~301
M. J. Alam. / 2014 / Robust feature extractors for continuous speech recognition / in Proc. Eur. Signal Process. Conf. :944~948
D. Naik / 1995 / Pole-filtered cepstral mean subtraction / in Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. Speech, Signal Process :157~160
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M. R. Schroeder / 1981 / Direct(nonrecursive)relations between cepstrum and predictor coefficients / IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process 29:297~301
M. J. Alam. / 2014 / Robust feature extractors for continuous speech recognition / in Proc. Eur. Signal Process. Conf. :944~948
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