메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최동진 (한국과학기술원) 오영환 (한국과학기술원)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 학술발표대회 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
발행연도
2004.1
수록면
115 - 118 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

Eigenvoice 병합을 이용한 연속 음성 인식 시스템의 고속 화자 적응
최동진 ,  오영환 말소리 2005.01 학술저널

2004

Eigenvoice 병합을 이용한 효율적인 고속 화자 적응
최동진 ,  오영환 한국음향학회 학술발표대회 2004.01 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
음성 인식 분야에서는 화자 적응을 통해 화자 독립 시스템의 성능을 화자 종속 시스템에 근접시키려는 여러 가지 노력이 시도되고 있다. 특히 30 초미만의 매우 적은 양의 적응 자료를 이용하는 고속 화자 적응에 대한 관심이 증가하고 있다. 고속 화자 적응에 적합한 eigenvoice 를 이용한 적응 방법은 eigenvoice 를 구성하기 위해 너무 많은 계산량과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 각각 따로 계산된 eigenvoice 들을 한 번에 구성한 eigenvoice 들과 거의 같은 정확도를 갖도록 병합하여 고속 화자 적응에 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 훈련 자료의 추가시 처음부터 새롭게 eigenvoice 를 구하는 대신 추가된 자료에 대한 eigenvoice 를 구하고 병합함으로써 계산량과 메모리양을 현저히 줄일 수 있다. 실험 결과, 메모리와 계산량은 추가되는 화자 종속 모델의 수에 따라 감소하며 성능 저하는 거의 없었다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0