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한국음성학회 음성과학 음성과학 제11권 2호
발행연도
2004.6
수록면
247 - 257 (11page)

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There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in the noisy conditions. Among them, the model-based compensation methods such as the parallel model combination (PMC) and vector Taylor series (VTS) have been found to perform efficiently compared with the previous speech enhancement methods or the feature-based approaches. In this paper, a data -driven model compensation approach that adapts the HMM(hidden Markv model) parameters for the noisy speech recognition is proposed. Instead of assuming some statistical approximations as in the conventional model-based methods such as the PMC, the statistics necessary for the HMM parameter adaptation is directly estimated by using the Baum-Welch algorithm. The proposed method has shown improved results compared with the PMC for the noisy speech recognition.

목차

ABSTRACT

1. 서론

2. HMM 파라미터 변환을 위한 통계정보의 추정

3. 인식실험 결과

4. 결론

참고문헌

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