저자의 연구 키워드

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#가우시안 혼합모델

#감정 인식

#강인한 음성인식

#강인함

#경험의 질

#기대최대 알고리즘

#동기화

#동적특성

#멀티미디어

#바이모달 음성인식

#비디오 스케일러빌리티

#비디오 통신

#시청각 음성인식

#신경회로망Audio-visual speech recognition is to recognize speech by utilizing both visual and acoustic information forrobust speech recognition in noisy environments. For robustness in various noise conditions

#신뢰도

#영상 변환

#영상특징추출

#은닉 마르코프 모델

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#인간과 기계의 인터페이스

#자동 독순

#정보 통합

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#정준상관분석

#주관적 화질 평가

#짝비교

#특징 추출

#프레임간 상관관계

#화질 평가

#audio-visual speech recognition

#automatic lipreading

#bimodal speech recognition

#Canonical correlation analysis

#dynamic characteristic

#Emotion Recognition

#expectation-maximization algorithm

#feature extraction

#Gaussian mixture model

#hidden Markov model

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#image transformation

#information fusion

#interframe correlation

#it is important t

#log-likelihood)를 적절히 통합하여 최종 인식 결과를 얻는다 .정보 통합 단계에서는 각 모듈 인식기의 출력이 가중치합 방식을 통해 합쳐진다. 이 때 가중치는 각 모듈의 신뢰도에 따라 결정된다. 조용한 환경에서는 일반적으로 청

#Man-Machine Interface

#Multimedia

#neural network용된다. 마지막으로 두 모듈의 출력인 로그우도

#Paired comparison

#Quality assessment

#Quality of experience

#reliability

#robust speech recognition

#robustness

#Subjective quality assessment

#Synchronization

#Video communications

#Video scalability

#visual feature extraction