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저자정보
(영남대학교) (KIST) (영남대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제14권 제10호
발행연도
수록면
1,221 - 1,228 (8page)

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초록· 키워드

일반적인 음성인식 시스템은 보통 실내 환경에서는 잘 동작하지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 여러 가지 잡음의 영향으로 그 성능이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 음성인식을 위하여 훈련 환경과 실제 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 캡스트럼 거리기반 묵음특징 정규화(CSFN: Cepstral distance based SFN) 방법에 캡스트럼 정규화 방법(CMVN:cepstral mean and variance normalization)을 결합한 CSFN-CMVN 방법을 제안하였다. 이 방법은 캡스트림 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 캡스트럼 유클리디언 거리를 결합하여 음성/묵음 분류에 사용하여 묵음특징을 정규화하는 CSFN 방법에 캡스트럼 정규화 방법을 결합하는 방법이다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안한 CSFN-CMVN은 기존의 대표 적인 묵음특징 정규화 방법인 SFN-I 과 비교했을 때 모든 테스트 세트에 대한 평균 단어인식 정확도에서 약 7%의 인식률 향상을 가져옴을 확인하였다. 또한, 기존의 SFN-II，CSFN에 비해서도 약 6%, 5% 향상되었음을 확인 할 수 있어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
#CSFN #CMVN #Silence Feature Normalization #Feature extraction (캡스트럼 #묵음 정규화 #특징추출)
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목차

  1. 요약
  2. ABSTRACT
  3. 1. 서론
  4. 2. 기존연구
  5. 3. 제안 방법
  6. 4. 실험 및 결과
  7. 5. 결론
  8. 참고문헌

참고문헌

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