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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수환 (경상대학교) 이영재 (경상대학교) 김영일 (경상대학교) 정상배 (경상대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제2권 제4호
발행연도
2010.12
수록면
137 - 143 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

상태변수 기반의 실시간 음성검출 알고리즘의 최적화
김수환 ,  이영재 ,  김영일 외 1명 말소리와 음성과학 2010.12 학술저널
상태변수기반 실시간 음성검출 알고리즘의 최적화
김수환 ,  이영재 ,  김영일 외 2명 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2010.06 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, a speech endpoint detection algorithm is proposed. The proposed algorithm is a kind of state transition-based ones for speech detection. To reject short-duration acoustic pulses which can be considered noises, it utilizes duration information of all detected pulses. For the optimization of parameters related with pulse lengths and energy threshold to detect speech intervals, an exhaustive search scheme is adopted while speech recognition rates are used as its performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the baseline state-based endpoint detection algorithm. At 5 ㏈ input SNR for the beamforming input, the word recognition accuracies of its outputs were 78.5% for human voice noises and 81.1% for music noises.
#endpoint detection #voice activity detection #speech recognition #speaker recognition

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 베이스라인 음성검출 알고리즘
3. 제안된 상태변수 기반 음성검출 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Rabiner, L. / 1993 / Fundamentals of Speech Recognitions / Prentice Hall google schola 2. [학술대회논문] - Shen, J. / 1998 / Robust Entropy-based Endpoint Detection for Speech Recognition in Noisy Environments / Int. Conf. on Spoken Lang. Processing google schola 3. [학술대회논문] - Zhang, X. / 2006 / Speech Endpoint Detection Method Based on Wavelet Coefficient Variance and Sub-Band Amplitude Variance / First International Conference on Innovative Computing, Information and Control : 83 ~ 86 google schola 4. [단행본] - Rabiner, L. / 1978 / Digital Processing of Speech Signals / Prentice Hall google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Li, Q. / 2002 / Robust endpoint detection and energy normalization for real-time speech and speaker recognition / IEEE Trans. Speech and Audio Processing 10 (3) : 146 ~ 157 google schola

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