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본 논문에서는 청각 모델을 기초로 잡음에 강한 음성 특징 추출을 연구하였다. 청각모델은 basilar membrane 모델, 섬모세포(hair cell) 모델과 스펙트럼 출력단으로 구성하였다. Basilar membrane 모델은 음파의 진동에 따른 전달 특성을 묘사한 것으로 대역 통과 필터의 열로 나타난다. 섬모 세포 모델은 basilar membrane의 진동에 의한 신경 물질로의 변환을 나타낸다. 이것은 입력의 상대적인 값에 크게 반응하는 adaptation 기능을 이용하게 되며, 잡음 제거에 중요한 역할을 하게 된다. 스펙트럼 출력 단은 각 채널의 평균 firing rate를 이용하여 mean rate spectrum을 형성한다. 그리고 mean rate spectrum을 이용하여 특징 벡터를 추출하였다. 실험 결과는 청각 구조에 기초한 특징 추출이 다른 특징 추출 방법에 비해 잡음에서 더 향상된 성능을 가짐을 보였다.
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