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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 735 - 742 (8page)
이용수
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본 논문에서는 스파이크그램을 기반으로 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 널리 사용되는 푸리에 변환 기반의 특성은 청각 기관의 동작에 부합하는 과정으로 구해지지 않으며 프레임 단위로 추출되어 높은 시간 해상도를 가지지 못한다. 따라서 음소 인식의 성능 향상을 위해 높은 시간 해상도를 가지면서 인간의 청각기관을 모델링 하는 새로운 음성 특성 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 청각 기관의 특성 추출 및 전달 과정을 모델링 하는 기법인 스파이크그램을 사용하여 음성 신호를 분석하고, 이로부터 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 심층 신경망 기반의 음소 인식기를 사용하여 제안한 특성의 음소인식 성능을 측정하였고, 짧은 음소에 대해 제안 특성이 기존 푸리에 변환 기반의 특성보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 청각 모델을 기반으로 추출된 새로운 음성 특성을 사용하여 음소 인식이 가능함을 확인할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 음성 특성 추출 방법
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
D. Yu and L. Deng, Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach, Springer Publishing Company, Incorporated, 2014.
O. Abdel-Hamid, A. Mohamed, H. Jiang, L. Deng, G. Penn and D. Yu, Convolutional Neural Networks for Speech Recognition, IEEE/ ACM Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 22, No. 10, pp. 1533-1545, Oct. 2014, doi:10.1109/TASLP.2014. 2339736.
E. Smith and M. Lewicki, Efficient Auditory Coding, Nature, Vol. 439, No. 7079, pp. 978-982, Feb. 2006, doi:10.1038/nature04485.
W.-J. Jang, H.-W. Yun, S.-H. Shin and H. Park, “Music genre classification using spikegram and deep neural network,” J. of Broadcast Engineering, Vol. 22, No. 6, pp. 693-701, Nov. 2017, doi:10.5909/ JBE. 2017.22.6.693.
S.-H. Shin, H.-W. Yun, W.-J. Jang and H. Park, “Extraction of acoustic features based on auditory spike code and its application to music genre classification,” IET Signal Processing, Vol. 13, No. 2, pp. 230-234, Apr. 2019, doi:10.1049/iet-spr.2018.5158.
O. Abdel-Hamid, A. Mohamed, H. Jiang, L. Deng, G. Penn and D. Yu, Convolutional Neural Networks for Speech Recognition, IEEE/ ACM Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 22, No. 10, pp. 1533-1545, Oct. 2014, doi:10.1109/TASLP.2014. 2339736.
E. Smith and M. Lewicki, Efficient Auditory Coding, Nature, Vol. 439, No. 7079, pp. 978-982, Feb. 2006, doi:10.1038/nature04485.
W.-J. Jang, H.-W. Yun, S.-H. Shin and H. Park, “Music genre classification using spikegram and deep neural network,” J. of Broadcast Engineering, Vol. 22, No. 6, pp. 693-701, Nov. 2017, doi:10.5909/ JBE. 2017.22.6.693.
S.-H. Shin, H.-W. Yun, W.-J. Jang and H. Park, “Extraction of acoustic features based on auditory spike code and its application to music genre classification,” IET Signal Processing, Vol. 13, No. 2, pp. 230-234, Apr. 2019, doi:10.1049/iet-spr.2018.5158.
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