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본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.
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B. Denby / 2010 / Silent speech interfaces / Speech Comm 52:270~287
K. S. Lee / 2010 / Prediction of acoustic feature parameters using myoelectric signals / IEEE Trans. On Biomed. Eng 51:1587~1595
T. Toda / 2005 / NAM-to-Speech conversion with Gaussian Mixture Models / Proc. Interspeech :1957~1960
S. Li / 2008 / The enhancement of millimeter wave conduct speech based on perceptual weighting / Progress in Electromagnetics Research B 9:199~214
K. Nakamura / 2012 / Speaking-aid systems using GMM-based voice conversion for electrolaryngeal speech / Speech Comm 54:134~146
K. S. Lee / 2010 / Prediction of acoustic feature parameters using myoelectric signals / IEEE Trans. On Biomed. Eng 51:1587~1595
T. Toda / 2005 / NAM-to-Speech conversion with Gaussian Mixture Models / Proc. Interspeech :1957~1960
S. Li / 2008 / The enhancement of millimeter wave conduct speech based on perceptual weighting / Progress in Electromagnetics Research B 9:199~214
K. Nakamura / 2012 / Speaking-aid systems using GMM-based voice conversion for electrolaryngeal speech / Speech Comm 54:134~146
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