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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최재승 (신라대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
465 - 470 (6page)

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잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성인식을 실시하는 경우에 음성인식의 성능 열화 및 음성의 품질이 저화되지 않는 강건한 음성인식 기술이 필요하다. 이러한 음성인식 기술을 개발함으로써 사람의 음성 스펙트럼과 유사한 잡음 환경에서도 안정되고 높은 음성인식률이 실현되는 어플리케이션이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 최소 평균 제곱의 오차를 기반으로 한 단시간 스펙트럼 진폭 방법인 MMSA-STSA 추정 알고리즘에 기초한 잡음억압을 처리하는 음성강조 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단일 채널 입력에 기초한 효과적인 비선형 음성강조 알고리즘이며, 높은 잡음억제 성능을 가지고 있으며 음성의 통계적인 모델에 기초하여 음성의 왜곡량을 줄이는 기법이다. 본 실험에서는 MMSA-STSA 추정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 입력 음성파형과 출력 음성파형을 비교하여 제안한 알고리즘의 효과를 확인한다.
#음성인식 #음성강조알고리즘 #잡음억압 #MMSA-STSA 추정 #통계적 모델

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J. H. L. Hansen / 1991 / Constrained Iterative Speech Enhancement with Application to Speech Recognition / IEEE Transactions on Signal Processing 39(4):795~805 google schola 이행우 / 2019 / 심층학습 알고리즘을 이용한 보청기의 음향궤환 및 잡음 제거 / 한국전자통신학회 논문지 14(6):1249~1256 dbpia 최재승 / 2020 / 음원신호 추출을 위한 주파수영역 응용모델에 기초한 독립성분분석 / 한국전자통신학회 논문지 15(5):807~812 dbpia 이창영 / 2013 / 음성인식에서 주 성분 분석에 의한 차원 저감 / 한국전자통신학회 논문지 8(9):1299~1305 dbpia M. S. Kavalekalam / 2016 / Kalman filter for speech enhancement in cocktail party scenarios using a codebook-based approach / 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :191~195 google schola

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