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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
반성민 (부산대학교) 강병옥 (한국전자통신연구원) 김형순 (부산대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제6권 1호
발행연도
2014.3
수록면
77 - 83 (7page)

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This paper proposes a speaker and environment clustering method in order to overcome the degradation of the speech recognition performance caused by various noise and speaker characteristics. In this paper, instead of using the distance between Gaussian mixture model (GMM) weight vectors as in the Google’s approach, the distance between the adapted mean vectors based on the modified maximum a posteriori (MAP) adaptation is used as a distance measure for vector quantization (VQ) clustering. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method yields error rate reduction of 10.6% compared with baseline speaker-independent (SI) model, which is slightly better performance than the Google"s approach.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 구글의 군집화 방식
3. MAP 적응을 이용한 군집화 방식
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-700-001327200