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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제13권 제5호
발행연도
2003.1
수록면
669 - 681 (13page)

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현재의 음성인식 시스템은 다양한 분야에서 인간과 기계 사이의 편리한 상호 작용을 가능하게 하기 위해 널리 사용되고 있다. 음성인식 기술의 발달로 인식 성능의 향상은 많이 이루어졌지만 잡음이나 화자 변이성과 같은 학습과 인식조건에서 오는 다양한 차이로 인해 인식 성능에 많은 저하를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이런 차이를 줄이기 위해적은 양의 적응 데이터를 가지고 순차적으로 인식 성능을 향상할 수 있는 HMM 기반 음성인식을 위한 화자적응 기법에 대해 기술한다. 화자적응 기법을 maximum a posteriori(MAP), 변환기반, 화자공간기반, 순차적응으로 나누고각 기법의 장단점을 비교한다.
#음성인식 #화자적응 #HMM #Speech Recognition #Speaker Adaptation #hidden Markov Model

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