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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
한국음성학회 음성과학 음성과학 제14권 제2호
발행연도
2007.6
수록면
105 - 114 (10page)

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The performance of speaker identifier is severely degraded in noisy environments. A study suggested the concept of observation membership for enhancing performances of speaker identifier with noisy speech [1]. The method scaled observation probabilities of input speech by observation identification values decided by SNR. In the paper [1], the authors suggested heuristic parameter values for membership function. In this paper we attempt to apply particle swarm optimization (PSO) for obtaining the optimal parameters for speaker identification in noisy environments. With the speaker identification experiments using the ETRI database we prove that the optimization approach can yield better performance than using only the original membership function.
#Speaker identification #membership function #particle swarm optimization

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 화자인식 구조와 관측 신뢰도
3. Particle Swarm Optimization를 사용한 최적화 멤버쉽 함수
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
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