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음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.
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A. Srinivasan / 2011 / Speech Recognition Using Hidden Markov Model / Applied Mathematical Sciences 5 (79) : 3943 ~ 3948
Beaufays, F / 2010 / Unsupervised discovery and training of maximally dissimilar cluster models / Proc. Interspeech : 66 ~ 69
Hirsch, H. G / 2000 / The Aurora experimental framework for the performance evaluation of speech recognition systems under noisy conditions / Proc. ICSLP : 18 ~ 20
S. M. Naqvi / 2010 / A Multimodal Approach to Blind Source Separation of Moving Sources / IEEE Trans. Signal Processing 4 (5) : 865 ~ 910
Young, S / 1993 / HTK: Hidden Markov Model Toolkit V3.4.1 / Cambridge University
Beaufays, F / 2010 / Unsupervised discovery and training of maximally dissimilar cluster models / Proc. Interspeech : 66 ~ 69
Hirsch, H. G / 2000 / The Aurora experimental framework for the performance evaluation of speech recognition systems under noisy conditions / Proc. ICSLP : 18 ~ 20
S. M. Naqvi / 2010 / A Multimodal Approach to Blind Source Separation of Moving Sources / IEEE Trans. Signal Processing 4 (5) : 865 ~ 910
Young, S / 1993 / HTK: Hidden Markov Model Toolkit V3.4.1 / Cambridge University
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