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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최재승 (Silla University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제6호
발행연도
2017.6
수록면
1,149 - 1,154 (6page)

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배경잡음 하에서 음성인식 시스템의 우수한 인식성능을 얻기 위해서 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서 사용한 특징 파라미터는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수(Mel frequency cepstral coefficient, MFCC)를 사용한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 특징 파라미터는 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 파라미터를 추출하는 새로운 방법이다. 제안한 수정된 MFCC 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다. 본 실험에서는 14차의 MFCC 특징 파라미터를 사용하여 화자독립 인식실험을 실시하였으며, 백색잡음이 혼합된 경우의 음성의 화자독립인식률은 평균 94.48%로 효과적인 결과를 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였을 때 본 논문에서 제안한 화자인식 성능이 수정된 MFCC 특징 파라미터를 사용함으로써 향상되었다.
#멜 주파수 켑스트럼 계수 #위너필터 #화자인식 #화자독립 #특징 파라미터 #Mel frequency cepstral coefficient #Wiener filter #speaker recognition #speaker independent #feature parameter

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 알고리즘
Ⅲ. 실험환경 및 실험결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
L. R. Gottlieb and G. Friedland, “On the Use of Artificial Conversation Data for Speaker Recognition in Cars,” IEEE International Conference on Semantic Computing, pp. 124-128, Sept. 2009. P. Day and A. K. Nandi, “Robust Text-Independent Speaker Verification Using Genetic Programming,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 15, no. 1, pp. 285-295, January 2007. P. Song, Y. Jin, C. Zha and L. Zhao, “Speech emotion recognition method based on hidden factor analysis,” Electronics Letters, vol. 51, no. 1, pp. 112-114, Jan. 2015. T. Yamada, M. Kumakura and N. Kitawaki, “Performance Estimation of Speech Recognition System Under Noise Conditions Using Objective Quality Measures and Artificial Voice,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 14, no. 6, pp. 2006-2013, October 2006. J. L. Carmona, J. Barker, A. M. Gomez and Ning Ma, “Speech Spectral Envelope Enhancement by HMM-Based Analysis/Resynthesis,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 20, no. 6, pp. 563-566, June 2013.

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