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자료유형
학술저널
저자정보
송화전 (부산대학교 전자공학과) 이윤근 (&#12828) 김형순 (보이스웨어)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제22권 제1호
발행연도
2003.1
수록면
48 - 53 (6page)

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Eigenvoice 방법은 고속화자적응에 적합하다고 알려져 있지만, 이 방법은 발화수가 증가하더라도 추가적인 인식성능향상이 이루어지지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 음성 특징벡터의 차원별로 eigenvoice의 가중치를 구하여 적응시키는 방법과 또한 적응 데이터 수에 따라 높은 인식률을 얻는 적응 방식을 선택하는 방식을 제안한다. 화자독립모델 및 eigenvoice들을 구성하기 위해 POW (Phonetically Optimized Words)데이터베이스를 사용하였으며, PBW(Phonetically Balanced Words) 452단어 중50개까지 발화 수를 변화시키면서 교사방식 (Supervised mode)로 적응에 사용하고 나머지 중 400개를 인식실험에 사용하였다. 차원별 eigenvoice 방법이 발화수가 증가함에 따라 기존의 eigenvoice 나 MLLR 방법보다 높은 성능을 보였으며, eigenvoice와 차원별 eigenvoice방법 사이의 적응 모드 선택을 통해 기존의 eigenvoice 방식에 비해 최고 26%의 단어 오인식률 감소를 얻었다.
#화자적응 #고속화자적응 #음성인식 #Eigenvoice #MLLR #Speaker adaptation #Fast speaker adaptation #Eigenvoice #MLLR #Speech recognition

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