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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제41권 제4호
발행연도
2004.7
수록면
531 - 539 (9page)

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화자 정차 방범은 화자 독립 음성인식 시스템에서 음성 인식의 정확성을 높이기 위한 성공적인 방법으로 알려져 왔다. 널리 사용되는 화자 정규화 방법은 maximum likehood 기반의 주파수 warping 방법이다. 본 논문은 주파수 wraping 보다 더 좋은 화자 정규화의 성능 개선을 위해 새로운 파워 스펙트럼 warping 방법을 제안한다. 파워 스펙트럼 warping은 멜 주파수스트럼 분석(MFCC) 방법을 이용하면, MFCC 처리 단계에서 필터 뱅크의 파워 스펙트럼을 조절함으로써 화자 정규화를 수행하는 간단한 메커니즘으로 갖는다. 또한 본 논문은 파워 스펙트럼 warping과 주파수 warping 방법을 서로 결합한 hybridVTN 방법을 제안한다. 본 논문의 실험은 baseline 시스템에 각 화자 정규화 방법을 적용하여 SKKU PBW DB에서 인식 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과를 보면 baseline 시스템의 단어 인식 성능을 기준으로 주파수 wapring은 20.6%, 파워 스펙트럼warping은 3.05%. 그리고 hybrid VTN은 4.07%의 단어 에러율의 감소를 보였다.

목차

요약

Abstract

1.서론

2.주파수 Warping

3.파워 스펙스럼 Warping

4.Hybrid VTN

5.실험 및 결과

6.결론

참고문헌

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[학술지(정기간행물)] - Li Lee / January1998 / A Frequency Warping Approach to Speaker Normalization 6 (1) google schola [학술지(정기간행물)] - L. Welling / September2002 / Speaker Adaptive Modeling by Vocal Tract Normalization 10 (6) google schola [학술지(정기간행물)] - A. Andreou / 1994. / Experi -ments in Vocal Tract Normalization Frontiers in Speech Recognition II google schola [학술지(정기간행물)] - Michael Seltzer / August1999 / SPHINX III Signal Processing Front End Specification google schola [학술지(정기간행물)] - Y. Linde / / An Algorithm for Vector Quantizer Design IEEE Transaction on COM. 28 google schola

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