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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1999년도 봄 학술발표논문집 제26권 제1호(B)
발행연도
1999.4
수록면
504 - 506 (3page)

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음성 인식기로 흔히 사용되는 HMM(Hidden Markov Model)은 음성의 시간 및 스펙트럼 변이를 모델링하는 토대를 제공하며 파라미터 추정 및 음성인식을 위한 해법이 잘 공식화 되어있다. HMM등의 모델 기반 음성인식에서는 학습과정에서 깨끗한 음성의 모델을 학습시킨 후, 학습된 모델들의 파라미터를 잡음 음성에 맞게 변형시킴으로써 학습환경과 실험환경의 차이를 줄일 수 있다. 이러한 적응기법은 학습환경에서는 나타나지 않으며 시간에 따라 변하는 잡음환경을 효과적으로 다룰 수 있다.
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목차

요약

1. 서론

2. 내용

3. 실험 및 결론

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