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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박호종
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (3)
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본 논문에서는 멜-스펙트로그램과 스파이크그램 기반의 특성을 함께 사용
하여 음소를 인식하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 주로 사용하는 멜-스
펙트로그램은 프레임 단위의 평균 특성으로 시간 해상도가 낮고, 짧은 길이
의 음소를 인식하는 데에 불리하다. 반면에 인간의 청각 기관은 샘플 단위
로 동작해 시간 해상도가 높다. 이에 따라 음소 인식의 성능을 향상하기 위
해 인간의 청각 기관의 동작에 부합하는 새로운 특성 추출 기술이 요구된
다. 본 논문에서는 인간의 청각 기관의 동작을 모델링 하는 기법인 스파이
크그램을 통해 음소 인식을 위한 특성을 추출하고, 멜-스펙트로그램과 결합한
다중 음성 특성 추출 기술을 제안한다. 주의집중 기반의 시퀀스-투-시퀀스 모
델을 사용하여 음소 인식기를 구현하고 성능을 측정하였으며, 기존 멜-스펙트
로그램 단독 특성보다 제안하는 특성이 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였
다. 이를 통해 인간의 청각 모델을 기반으로 추출한 제안하는 특성이 기존 음성
특성의 부족한 점을 보완할 수 있는 새로운 특성임을 확인할 수 있다.
하여 음소를 인식하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 주로 사용하는 멜-스
펙트로그램은 프레임 단위의 평균 특성으로 시간 해상도가 낮고, 짧은 길이
의 음소를 인식하는 데에 불리하다. 반면에 인간의 청각 기관은 샘플 단위
로 동작해 시간 해상도가 높다. 이에 따라 음소 인식의 성능을 향상하기 위
해 인간의 청각 기관의 동작에 부합하는 새로운 특성 추출 기술이 요구된
다. 본 논문에서는 인간의 청각 기관의 동작을 모델링 하는 기법인 스파이
크그램을 통해 음소 인식을 위한 특성을 추출하고, 멜-스펙트로그램과 결합한
다중 음성 특성 추출 기술을 제안한다. 주의집중 기반의 시퀀스-투-시퀀스 모
델을 사용하여 음소 인식기를 구현하고 성능을 측정하였으며, 기존 멜-스펙트
로그램 단독 특성보다 제안하는 특성이 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였
다. 이를 통해 인간의 청각 모델을 기반으로 추출한 제안하는 특성이 기존 음성
특성의 부족한 점을 보완할 수 있는 새로운 특성임을 확인할 수 있다.
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