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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상균 (인하대학교) 이상민 (인하대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제8권 제3호
발행연도
2014.8
수록면
145 - 150 (6page)

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본 논문에서는 입력된 신호에 의해 결정되는 각 주파수 밴드별 우도비(likelihood ratio, LR)를 deep belief networks(DBN)의 입력층으로 이용하는 새로운 음성 검출기(voice activity detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기는 음성 구간을 판단하기 위해 우도비를 기하 평균을 이용한 결정식을 사용한다. 제안된 음성 검출기는 이 결정식을 대신해 DBN을 이용하여, 오검출 확률을 최소화하도록 학습을 한다. 제안된 DBN 기반의 음성 검출 알고리즘은 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능을 개선한 support vector machine(SVM) 기반의 음성 검출기와 정상 및 비정상 잡음 환경에서 다양한 조건을 부과하여 비교하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 SVM 기반의 알고리즘보다 전체 오분류 확률 [0.7, 2.7]의 향상 폭을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 통계적 모델 기반 음성검출기
3. 제안된 DBN 기반 음성검출기
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

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