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저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제7권 제3호
발행연도
2006.1
수록면
116 - 121 (6page)

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본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특징 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성/비음성의 분류는 우도비 검증(Likelihood Ratio Test ; LRT)을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.
#VAD #Voice Activity Detector) #ASR #Automatic Speech Recognition) #Dimension Reduction #Noisy Environments

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Bhiksha Raj / 2002.May / Classifier-based nonlinear projection for adaptive endpointing of continuous speech google schola J. Sohn / 1998 / A voice activity detector employing soft decision based noise spectrum adaptation : 365 ~ google schola Jean-Claude Junqua / 1997.July / A Robust Algorithm for Word Boundary Detection in the Presence of Noise 2 (3) : 406 ~ 412 google schola L. F. Lemel / pp.406-412 / An improved endpoint detection for isolated word recognition 2 (3) : 1994 ~ google schola M.H. Savoji / 198903 / Endpointing of Speech Signals 8 no.1 : 46 ~ 60 google schola

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