음성 인식을 위한 개선된 평균 예측 LMS 필터를 이용한 DNN 기반의 강인한 음성 특징 추출 및 신호 잡음 제거 기법

오상엽

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오상엽 (가천대학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제6호

발행연도: 2021.1

수록면: 1 - 6 (6page)

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음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다

#DNN #GMM #음성 특징 추출 #LMS #잡음 제거

참고문헌 (15)

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오상엽 / 2020 / GMM 음소 단위 파라미터와 어휘 클러스터링을 융합한 음성 인식 성능 향상 / 융합정보논문지 10(8):35~39

안찬식 / 2012 / CHMM 어휘 인식에서 형상 형성 제어를 이용한 가우시안 모델 최적화 / 디지털융복합연구 10(7):167~172

J. Homer / 2004 / LS detection guided NLMS estimation of sparse system / Proceedings of the IEEE 2004 International Conference on Acoustic. Speech, and Signal Processing(ICASSP)

B. Sisman / 2020 / An overview of voice conversion and its challenges: From statistical modeling to deep learning / IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing

B. F. Wu / 2005 / Robust endpoint detection algorithm based on the adaptive band-partitioning spectral entropy in adverse environments / IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 13(5):762~775

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이 논문의 저자 정보

Sang Yeob Oh

소속기관 가천대학교

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