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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.4
- 수록면
- 65 - 72 (8page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2014.12.4.65
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기존의 연구에서 VTS(Vector Taylor Series) 기반의 음성특징보상은 잡음음성 HMM(Hidden Markov Models) 음성인식기의 성능을 상당히 향상 시키는 것으로 알려졌다. 그러나 음성특징보상 방법의 성능은 잡음 음성 HMM의 훈련방법이나 잡음파라미터의 추정방법 그리고 음향모델의 복잡도에 따라서 상당히 좌우되는 것으로 보인다. 본 연구에서는 잡음음성 특징보상방식들의 이러한 변수들을 면밀히 고려하여 인식실험을 통하여 최적의 보상 방안을 결정하였다. 잡음음성 HMM의 훈련방법으로는 MMSR(Multiple-Model Speech Recognition) 방식과 MTR(Multi-condition TRaining) 방식을 상호 비교하였고 잡음파라미터의 변동제한폭에 따른 성능의 변화도 관찰하였다. 마지막으로 음향모델의 복잡도에 따른 성능 변화도 면밀히 관찰하였다. Aurora 2 음성데이터베이스를 이용한 잡음음성인식 실험결과 잡음파라미터는 어느 정도 제한된 변동폭 아래에서는 성능에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. MMSR 방식은 음향모델의 복잡도가 낮은 경우에는 MTR방식에 비해서 약간 더 나은 성능을 보였으나 음향모델의 복잡도가 큰 경우에는 MTR 방식이 월등히 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 잡음음성 HMM의 훈련방법
III. 잡음음성에 대한 특징보상 방법
IV. 실험결과
IV. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
1. [학위논문] - P. J. Moreno / 1996 / Speech recognition in noisy environments / 박사 / Carnegie Mellon University
2. [학술지(정기간행물)] - D. Y. Kim / 1998 / Speech recognition in noisy environments using first-order vector Taylor series / Speech Communication 24 (1) : 39 ~ 49
3. [학술지(정기간행물)] - W. Kim / 2009 / Feature compensation in the cepstral domain employing model combination / Speech Communication 51 (2) : 83 ~ 96
4. [학술지(정기간행물)] - O. Kalinli / 2010 / Noise adaptive training for robust automatic speech recognition / IEEE Trans. Audio, Speech and Language Process 18 (8) : 1889 ~ 1901
5. [학술대회논문] - H. G. Hirsch / 2000 / The Aurora experimental framework for the performance evaluation of speech recognition systems under noisy conditions / in Proc. ICSLP : 18 ~ 20
2. [학술지(정기간행물)] - D. Y. Kim / 1998 / Speech recognition in noisy environments using first-order vector Taylor series / Speech Communication 24 (1) : 39 ~ 49
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5. [학술대회논문] - H. G. Hirsch / 2000 / The Aurora experimental framework for the performance evaluation of speech recognition systems under noisy conditions / in Proc. ICSLP : 18 ~ 20
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