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저자정보
김종현 (부산대학교 전자공학과) 송화전 (부산대학교 전자공학과) 김형순 (부산대학교 전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 학술발표대회 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
발행연도
2004.1
수록면
139 - 142 (4page)

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훈련 과정과 인식 과정사이의 주변 잡음과 채널 특성으로 인한 환경의 불일치는 음성 인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 차이를 극복하기 위해 다양한 전처리 방법이 제안되어 왔으며, 최근에는 스테레오 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model(GMM)을 이용하여 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 차원별로 특징벡터를 보상해주는 추정된 보상벡터는 underestimation되는 경향이 있으며, 그 정도가 각각의 차원마다 달라짐이 관찰되었다. 본 논문에서는 SPLICE 방법에 기반하여 추정된 보상벡터와 실제 보상벡터 사이의 관계를 관찰하여 차원별로 다른 가중치를 적용하는 차원별 가중 보상 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 Aurora2 Clean-condition인 경우 baseline 실험 결과에 비해 $68\%$의 높은 상대적인 인식 향상율을 얻었다.

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