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학술저널
저자정보
Song, Myung-Gyu (Dept. of Electronics Eng., Pusan National Univ.) Jung, Hoi-In (Dept. of Electronics Eng., Pusan National Univ.) Shim, Kab-Jong (Passenger Car E&R Center II, Hyundai Moter Company) Kim, Hyung-Soon (Dept. of Electronics Eng., Pusan National Univ.)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제18권 제3호
발행연도
1999.1
수록면
3 - 8 (6page)

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In speech recognition for real-world applications, the performance degradation due to the mismatch introduced between training and testing environments should be overcome. In this paper, to reduce this mismatch, we provide a hybrid method of spectral subtraction and residual noise masking. We also employ multiple model approach to obtain improved robustness over various noise environments. In this approach, multiple model sets are made according to several noise masking levels and then a model set appropriate for the estimated noise level is selected automatically in recognition phase. According to speaker independent isolated word recognition experiments in car noise environments, the proposed method using model sets with only two masking levels reduced average word error rate by 60% in comparison with spectral subtraction method.

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