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본 논문에서는 이동하는 로봇에 탑재한 대화체 음성인식기의 주위 잡음 환경에 강인한 새로운 음성 끝점 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법은 특징 값의 갑작스러운 변화점을 찾기 위해 에지 검출 필터(edge detection filter)를 적용하여 끝점을 찾았다. 하지만 프레임 에너지의 특징은 잡음 환경에서 불안정하기 때문에 음성의 끝점을 정확하게 찾기 어렵다. 그러므로 두 번의 고속 퓨리에 변환과 통계적 모델 기반의 특징 추출 기법을 제안하여 에지 검출 필터에 적용한다. 제안한 기법이 기존의 기법보다 강인한 특징이 될 수 있음을 본 실험을 통하여 확인하였다.
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J. Beh. / 2006 / Dual channel based speech enhancement using novelty filter for robust speech recognition in automobile environment / IEEE Trans. Consumer Electronics 52:583~589
J. Beh. / 2003 / Spectral subtraction using spectral harmonics for robust speech recognition in car environments / LNCS 2660:1109~1116
L. R. Labiner. / 1975 / An algorithm for determining the endpoints for isolated utterance / Bell Syst. Tech. J 54:297~315
L. R. Labiner. / 1993 / Fundamentals of Speech Recognition / Prentice Hall
ITU-T / 1996 / A Silence Compression Scheme for G.729 Optimized for Terminals Conforming to ITU-T V.70
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L. R. Labiner. / 1993 / Fundamentals of Speech Recognition / Prentice Hall
ITU-T / 1996 / A Silence Compression Scheme for G.729 Optimized for Terminals Conforming to ITU-T V.70
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