잡음음성인식을 위한 데이터 기반의 Jacobian 적응방식

정용주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정용주 (계명대학교 전자공학과)

저널정보: 한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제25권 제4호

발행연도: 2006.1

수록면: 159 - 163 (5page)

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본 논문에서는 잡음음성인식을 위한 데이터 기반의 향상된 Jacobian 적응 방식을 제안하였다. Jacobian 적응에서 필요로 하는 기준 HMM을 구성하기 위해서 기존에 주로 사용되던 모델결합 방식을 사용하는 대신에 잡음음성을 이용하여 직접 훈련하는 방식을 제안하였다. 이렇게 함으로서 기존의 방법에 비해서 잡음에 의한 음향모델의 변이를 보다 잘 처리할 수 있을 것으로 생각된다 제안된 방법에서는 Jacobian 행렬의 추정을 위해서 훈련과정에서 Baum-Welch 알고리듬을 사용하였다. 잡음음성에 대한 인식실험을 통해서 제안된 방식이 기존의 Jacobian 적응 방식 뿐 만 아니라 다른 형태의 모델적응 방식들에 비해서도 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

#잡음음성인식

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주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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