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특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 특징 정규화 방식의 적용
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
국문초록
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Atal, B. S. / 1974 / Effectiveness of linear prediction characteristics of the speech wave for automatic speaker identification and verification / The Journal of the Acoustical Society of America 55(6):1304~1312
De La Torre, A. / 2005 / Histogram equalization of speech representation for robust speech recognition / IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 13(3):355~366
Deng, L. / 2013 / Recent advances in deep learning for speech research at Microsoft / 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing :8604~8608
Ioffe, S. / 2015 / Batch normalization:Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift / Proceedings of 32nd International Conference on Machine Learning 37:448~456
Kinoshita, K. / 2013 / The REVERB challenge: A common evaluation framework for dereverberation and recognition of reverberant speech / 2013IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics :1~4
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