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대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 電子工學會論文誌 IE編 第45卷 第3號
발행연도
2008.9
수록면
20 - 26 (7page)

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두 가지 Independent Component Analysis(ICA) 알고리즘을 적용하여 자동차 엔진 소음과 섞인 음성 신호의 인식을 시도하였다. 이를 이용하여 추정한 신호를 HMM을 이용하여 인식하였고 이 신호의 인식률을 소음이 섞이기 전의 음성 신호의 인식률과 비교하였다. 음성 신호를 추정하는데 두 가지 서로 다른 ICA를 사용하였으며 그 중의 하나는 negentropy 를 최대화하는 FastICA 알고리즘이며 다른 하나는 출력 신호 사이의 독립성을 최대화하여서 입력과 출력 사이의 mutual information을 최대화하는 information-maximization approach 이다. 남성 앵커가 진행한 한국어 뉴스 문장에 대한 단어 인식률은 87.85%이며 다양한 신호 대 잡음비를 갖도록 소음을 섞어서 추정을 한 후 인식을 시도한 결과 FastICA를 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 1.65%, information-maximization을 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 2.02% 인식률 저하가 나타났다. 따라서 어느 방법을 적용하든지 의미 있는 차이가 없음을 확인하였다.
#ICA #HMM #Negentropy Mutual Information #Maximum Independence #Car Engine Sound #Speech Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. BSS
Ⅲ. ICA
Ⅳ. Recognition using Estimated Speech Signals
Ⅴ. Conclusions
Reference
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. P. LdBlanc / 1998 / Speech Separation by Kurtosis Maximization / Proc. ICASSP : 1029 ~ 1032 google schola 2. [단행본] - A. Hyvarinen / 2000 / Independent Component Analysis / John Wiley and Sons google schola 3. [학술지(정기간행물)] - A. J. Bell / 1995 / An information-maximisation approach to blind separation and blind deconvolution / Neural Computation 7 (6) : 1129 ~ 1159 google schola 4. [학술대회논문] - P. Comon / 1994 / Independent component analys, A new concept? / Signal Processing : 287 ~ 314 google schola 5. [학술대회논문] - S. Amari / 1996 / A New Learning Algorithm for Blind Signal Separation / Advances in Neural Information Processing System : 757 ~ 763 google schola

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