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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤기무 (인천대학교 컴퓨터공학부) 김우일 (인천대학교 컴퓨터공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제38권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
47 - 50 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

심층 신경망 기법을 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 키워드 인식기
윤기무 컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

2019

잡음 환경 음성 인식을 위한 심층 신경망 기반의 잡음 오염 함수 예측을 통한 음향 모델 적응 기법
윤기무 ,  김우일 한국음향학회지 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.
#잡음 오염 함수 #심층 신경망 #모델 적응 #음성 인식 #잡음 환경

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