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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제10권 제11호
발행연도
2012.1
수록면
377 - 382 (6page)

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본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다. 주제어 : 반향 잡음 제거, 평균 예측, LMS 필터, 적응 필터, CHMM 모델
#반향 잡음 제거 #평균 예측 #LMS 필터 #적응 필터 #CHMM 모델 #Echo Noise Cancellation #Average Estimator #LMS #Least Mean Square) filter #adaptive filter #CHMM #Continuous Hidden Markov Model) Model

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H. Michael. / 2003 / Acoustic echo cancellation digtal signal processing / 학사 / The university of Queensland google schola J. Homer / 2004 / LS detection guided NLMS estimation of sparse system / Proceedings of the IEEE 2004 International Conference on Acoustic. Speech, and Signal Processing(ICASSP) google schola J. Homer. / 2000 / Detection guided NLMS estimation of sparsely parameterized channels / IEEE Transactions on Circuits and Systems U:Analog and Signal Processing 47 (12) google schola S. Haykin. / 2002 / Adaptive Filter Theory / PrenticeHall google schola S. L. Gay. / 2000 / Acoustic Signal Processing for Telecommunication / Kluwer Academic Publishers google schola

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