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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강상익 (인하대학교 전자전기공학부) 조규행 (인하대학교 전자전기공학부) 박승섭 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) 장준혁 (인하대학교 전자전기공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제26권 제5호
발행연도
2007.1
수록면
194 - 198 (5page)

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본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.
#음성 검출기 #통계적 모델 #우도비

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