잡음 환경에서 음성인식을 위한 스펙트럼 기울기의 효과적인 보상 방법

조정호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조정호 (동서울대학교 디지털전자과)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제17권 제1호

발행연도: 2017.1

수록면: 199 - 206 (8page)

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환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.

#speech recognition #spectral tilt #cepstral mean #spectral compensation

참고문헌 (13)

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P. J. Moreno / 1996 / Speech Recognition in Noisy Environments

H. Hermansky / 1994 / RASTA processing of speech / IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 2(4):578~589

M. J. Gales / 1996 / Robust speech recognition using parallel model combination / IEEE Trans. Speech Audio processing 4:352~359

안종영 / 2010 / 자동차 ECU제어를 위한 음성인식 패턴매칭레벨에 관한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(1):75~80

S. V. Vaseghi / 1997 / Noise compensation methods for hidden Markov model speech recognition in adverse environments / IEEE Trans. Speech and Audio Processing 5(1):11~21

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