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본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.
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S. F. Boll / 1979 / Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction / Proc. IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal 27:113~120
P. J. Moreno / 1998 / Data-driven environmental compensation for speech recognition: a unified approach / Speech Communication 24:267~285
W. Kim / 2011 / Variational noise model composition through model perturbation for robust speech recognition with time-varying background noise / Speech Communication 53:451~464
J. L. Gauvain / 1994 / Maximum a posteriori estimation for multivariate gaussian mixture observations of markov chains / Proc. IEEE Trans. on Speech and Audio 2:291~298
C. J. Leggetter / 1995 / Maximum likelihood linear regression for speaker adaptation of continuous density HMMs / Computer Speech and Language 9:171~185
P. J. Moreno / 1998 / Data-driven environmental compensation for speech recognition: a unified approach / Speech Communication 24:267~285
W. Kim / 2011 / Variational noise model composition through model perturbation for robust speech recognition with time-varying background noise / Speech Communication 53:451~464
J. L. Gauvain / 1994 / Maximum a posteriori estimation for multivariate gaussian mixture observations of markov chains / Proc. IEEE Trans. on Speech and Audio 2:291~298
C. J. Leggetter / 1995 / Maximum likelihood linear regression for speaker adaptation of continuous density HMMs / Computer Speech and Language 9:171~185
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