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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 1,325 - 1,337 (13page)
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훈련과 인식의 환경적 차이가 음성 인식 성능 저하의 주요 요인이며, 이러한 환경적 불일치를 줄이기 위한 다양한 잡음 처리 방법들이 연구되고 있다. 이 가운데 로그 에너지 특징에 대한 ERN(log-Energy dynamic Range Normalization), SEN(Silence Energy Normalization) 등이 우수한 성능을 보이고 있다. 그러니 이들 방법은 상대적으로 큰 값을 갖는 로그 에너지 특징에 대해서는 처리가 불가능한 문제점이 있으며, 특히 SNR값이 작은 환경에서는 이러한 문제로 인하여 환경적 불일치가 더욱 크게 나타나고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문은 자동 회귀 방식으로 이동 평균을 계산하여 로그 에너지 특징을 스무딩(smoothing)하는 ARMA(Auto-Regression and Moving Average) 필터를 후처리로 적용하는 방법을 제안한다. Aurora 2.0 DB를 이용한 인식 실험 결과, 제안 방법이 기존의 방법들에 비해 향상된 인식 결과를 얻을 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 로그 에너지 정규화 방법
3. 켑스트럼 특징의 정규화 방법
4. 제안하는 로그 에너지 정규화 방법
5. 인식 실험 및 고찰
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
K. S. Yao , 2003 , A Speech Processing Front-End with Eigenspace Normalization for Robust Speech Recognition in Noisy Automobile Environments , Proc. Eurospeech : 9 ~ 12
T. H. Hwang , 2004 , Energy Contour Enhancement for Noisy Speech Recognition , International Symposium on Chinese Spoken Language Processing : 249 ~ 252
W. Z. Zhu , 2005 , Log energy Dynamic Range Normalization for Robust for Robust Speech Recognition , Proc. ICASSP : 245 ~ 248
J. D. Veth , 2001 , Feature Vector Selection to Improve ASR Robustness in Noisy Conditions , Proc. Eurospeech : 201 ~ 204
C. F. Tai , 2006 , Silence Energy Normalization for Robust Speech Recognition in Additive Noise Environments , Proc. ICSLP : 2558 ~ 2561
T. H. Hwang , 2004 , Energy Contour Enhancement for Noisy Speech Recognition , International Symposium on Chinese Spoken Language Processing : 249 ~ 252
W. Z. Zhu , 2005 , Log energy Dynamic Range Normalization for Robust for Robust Speech Recognition , Proc. ICASSP : 245 ~ 248
J. D. Veth , 2001 , Feature Vector Selection to Improve ASR Robustness in Noisy Conditions , Proc. Eurospeech : 201 ~ 204
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