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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.9
- 수록면
- 111 - 117 (7page)
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본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보이는 가우시안 혼합모델 (Gaussian mixture model, GMM)을 이용하여 비정상적인 잡음환경에서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)의 유/무성음 분류 알고리즘 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 기존의 SMV에 대해서 분석하고, 이를 기반으로 유/무성음 분류 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력벡터로 효과적으로 이용한다. 다양한 잡음환경에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 SMV의 방법보다 우수한 유/무성음 분류 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SMV (selectable mode vocoder)
Ⅲ. 제안된 GMM 기반의 유/무성음 분류 시스템
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 겨론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (13)
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1. [기타자료] - / 2005 / 3GPP2 Spec, Source-controlled variable-rate multimedia wideband speech codec(VMR-WB),service option 62 and 63 for spread spectrum systems, 3GPP2-C.S0052-A, vol. 1.0
2. [학술대회논문] - Y. Gao / 2001 / The SMV Algorithm Selected by TIA and 3GPP2 for CDMA Applications / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing : 709 ~ 712
3. [학술지(정기간행물)] - J. -H. Chang / 2004 / A statistical model-based V/UV decision under background noise environments / IEICE Trans. Inf. & Syst 87 (12) : 2885 ~ 2887
4. [학술지(정기간행물)] - S. Ahmadi / 1999 / Cepstrum-based pitch detection using a new statistical V/UV classification algorithm / IEEE Trans. Speech Audio Process 7 (3)
5. [학술지(정기간행물)] - B. Atal / 1976 / A pattern recognition approach to voiced-unvoiced-silence classification with application to speech recognition / IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process 24 : 201 ~ 212
2. [학술대회논문] - Y. Gao / 2001 / The SMV Algorithm Selected by TIA and 3GPP2 for CDMA Applications / Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing : 709 ~ 712
3. [학술지(정기간행물)] - J. -H. Chang / 2004 / A statistical model-based V/UV decision under background noise environments / IEICE Trans. Inf. & Syst 87 (12) : 2885 ~ 2887
4. [학술지(정기간행물)] - S. Ahmadi / 1999 / Cepstrum-based pitch detection using a new statistical V/UV classification algorithm / IEEE Trans. Speech Audio Process 7 (3)
5. [학술지(정기간행물)] - B. Atal / 1976 / A pattern recognition approach to voiced-unvoiced-silence classification with application to speech recognition / IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process 24 : 201 ~ 212
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