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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
진호성 (경북대학교) 이기정 (포항대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제4권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
55 - 60 (6page)

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현재 많은 음성인식 기술에서 전처리 과정에서 잡음 신호를 제거하는 방법은 잡음 제거 과정에서 스펙트럼의 이득함수를 왜곡시키는 결과를 보였다. 본 논문에서는 2단계 잡음 제거 방법(TSNR)과 고조파 복원 잡음 제거 방법(HRNR)의 이득함수를 조정하여 잡음이 포함된 음성신호의 잡음을 효과적으로 제거하였다. 그리고 제안한 방법으로 잡음을 제거한 음성신호를 음성인식 기술에 적용하였다. 본 논문에서는 이전 프레임의 이득함수로 인해 음성이 나타나지 않는 구간에서 왜곡이 발생하였다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 현상을 보완하기 위해 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 추정된 a priori SNR과 비교하여 이득함수를 조정하고, 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 고조파 복원 방법의 이득함수와 비교하여 향상된 잡음 제거 방법을 제안하였다. 음성인식 단계에서 개선된 음성의 대수 에너지 정규화 방법(Log Energy Nomalization)을 이용하여 특징 벡터를 추출하여 음성의 특징을 추출하였다.
#음성강화 #음성인식 #최소평균자승오차법 #2단계 잡읍 제거 #고조파 복원 #에너지 정규화

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참고문헌 (15)

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S. Boll / 1980 / Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction / IEEE Trans. on Acoustic Speech Signal Processing 27(2):113~120 google schola J. S. Lim / 1979 / Enhancement and bandwidth compression of noisy speech / Proc. IEEE 67(12):1586~1604 google schola Y. Ephraim / 1984 / Speech enhancement using a MMSE short-time spectral amplitude estimator / IEEE Trans. on ASSP 32(6) google schola R. J. McAulay / 1980 / Speech enhancement using a soft-decision noise suppression filter / IEEE Trans. on Speech and Audio Processing 28(2):137~145 google schola 정성윤 / 2005 / 잡음환경에 강인한 음성인식을 위한 MMSE-STSA 추정치 기반의 특징파라미터 추출 google schola

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