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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제18권 제6호
발행연도
2008.1
수록면
1,099 - 1,111 (13page)

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본 논문에서는 잡음 환경에서의 강인한 음성인식을 위해 음성의 동적 특성을 활용하는 기법을 제안한다. 음성의 동적특성은 강인한 인식을 위해 중요한 정보로써, 제안하는 기법은 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)에서 관측 프레임이 서로 독립이라는 가정을 완화하고 관측 프레임간의 상관관계를 가우시안 혼합모델로 모델링하여 동적특성을 반영한다. 제안하는 모델의 정의와 학습기법을 소개하며, 실험을 통해 기존의 HMM이나 특징추출 단계에서 동적특성을 반영하는 기존의 기법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
#강인한 음성인식 #프레임간 상관관계 #동적특성 #은닉 마르코프 모델 #가우시안 혼합모델 #기대최대 알고리즘 #robust speech recognition #interframe correlation #dynamic characteristic #hidden Markov model #Gaussian mixture model #expectation-maximization algorithm

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/ 2005 / The Mathworks, Optimization Toolbox User's Guide / The Mathworks, Inc. google schola A. D. Belegundu / 1999 / Optimization Concepts and Applications in Engineering / Prentice Hall google schola A. L. Gorin / 2002 / Automated natural speech dialog,'' IEEE Computer / IEEE Computer 35 (4) : 51 ~ 56 google schola A. Varga / 1993 / Assessment for automatic speech recognition: II. NOISEX-92: A database and an experiment to study the effect of additive noise on speech recognition system google schola A. W. F. Huggins / 1975 / Temporally segmented speech / Perception and Psychophysics 18 (2) : 49 ~ 157 google schola

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