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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정용주 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제10권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
179 - 184 (6page)

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멀티모델 기반 음성인식기(MMSR)는 다양한 잡음 종류와 SNR 값에 따라서 다수의 HMM 모델을 사용하므로 훈련된 음향 모델이 입력잡음음성과 매우 유사하게 된다. 그러나 HMM모델의 개수가 현실적인 고려사항으로 인해 보통 제한되므로 음향 모델 불일치는 여전히 MMSR에서 문제가 된다. 본 논문에서는 MMSR의 잡음신호 종류들 간의 불일치를 줄임으로서 인식성능의 향상을 이루는 방법에 대해서 제안하였다. 우선 입력잡음 음성과 훈련잡음음성의 로그스펙트럼 벡터량 간의 관계식을 유도하였다. 그 관계식은 잡음과 음성 파라미터에대해서 비선형 함수이므로, 입력잡음음성의 로그스펙트럼 벡터량에 대한 음향정보가 VTS를 이용한 근사화를 통해서 얻어진다. 최종적으로 훈련잡음음성 로그스펙트럼에 대한 MMSE를 통해서 입력잡음음성과 훈련잡음음 성간의 불일치를 줄이도록 하였다. 제안된 방식을 MMSR에 적용함으로서, 기존의 MMSR와 MTR 방식에 비해서 단어오인식율을 각각 18.3%와 21.3%씩 Aurora 2 데이터베이스에서 감축할 수 있었다.


목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 멀티 모델 기반 인식시스템의 개요
III. 멀티모델 인식기에서의 음성 특징보상
Ⅳ. 실험결과
V. 결론
참고문헌

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