필터 뱅크 에너지 차감을 이용한 묵음 특징 정규화 방법의 성능 향상

Title
필터 뱅크 에너지 차감을 이용한 묵음 특징 정규화 방법의 성능 향상
Other Titles
Performance Improvements for Silence Feature Normalization Method by Using Filter-Bank Energy Subtraction
Author(s)
정현열최숙남[최숙남]신광호[신광호]
Keywords
speech recognition; feature enhancement; silence feature normalization; cepstral distance; 음성인식로그 에너지 정규화필터 뱅크 에너지 차감켑스트럼 거리
Issue Date
201007
Publisher
한국통신학회
Citation
한국통신학회논문지C, v.35, no.7, pp.604 - 610
Abstract
본 논문에서는 기존의 CLSFN(Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization) 방법의 인식성능을 향상시키기 위하여, 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 차감하는 방법과 CLSFN을 결합하는 방법, 즉 FSFN(Filter-bank sub-band energy subtraction based CLSFN)을 제안하였다. 이 방법은 음성으로부터 특징 파라미터를 추출할 때 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 제거하여 켑스트럼 특징을 향상시키고, 이에 대한 켑스트럼 거리를 이용하여 음성/묵음 분류의 정확도를 개선하므로 기존 CLSFN 방법에 비해 향상된 인식성능을 얻을 수 있었다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안하는 FSFN 방법은 CLSFN 방법에 비해 평균 단어 정확도(word accuracy)가 약 2% 향상되었으며, CMVN (Cepstral Mean and Variance Normalization)과의 결합에서도 기존 모든 방법에 비해 가장 우수한 인식성능을 나타내어 제안 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
URI
http://hdl.handle.net/YU.REPOSITORY/23907
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