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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김정호 (광운대학교 전자통신공학과) 정희석 (광운대학교 전자통신공학과) 강철호 (광운대학교 전자통신공학과) 김선희 (광운대학교 SITRC)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제22권 제3호
발행연도
2003.1
수록면
182 - 187 (6page)

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본 논문에서는 방사 기저함수 (RBF: Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 파라미터를 사상시켜 화자인식의 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 동일한 화자의 유무선 전화의 백터 영역이 서로 다르므로 제안한 화자확인시스템은 유무선 학습모델을 생성하기 위해서 먼저 음성인식을 통해 유무선 채널을 판별하고, 학습하지 않은 채널의 모델은 방사 기저함수 신경망을 이용하여 학습된 모델의 특징 벡터 (LPC-켑스트럼)를 사상하는 방법이다. 모의 실험 결과 기존의 켑스트럼 평균 차감법을 사용할 때보다 제안한 알고리즘을 적용했을 때의 인식율이 약 0.6%∼10.5%의 성능 향상을 보여주었다.
#방사 기저함수 신경망 #평균 차감법 #화자인식 #Radial basis function neural network #Cepstral mean subtraction #Speaker recognition

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