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dc.contributor.author정현열ko
dc.contributor.author최숙남[최숙남]ko
dc.contributor.author신광호[신광호]ko
dc.date.accessioned2015-12-17T00:43:37Z-
dc.date.available2015-12-17T00:43:37Z-
dc.date.created2015-11-29-
dc.date.issued201007-
dc.identifier.citation한국통신학회논문지C, v.35, no.7, pp.604 - 610-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/YU.REPOSITORY/23907-
dc.description.abstract본 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.-
dc.language한국어-
dc.publisher한국통신학회-
dc.subjectspeech recognition-
dc.subjectfeature enhancement-
dc.subjectsilence feature normalization-
dc.subjectcepstral distance-
dc.subject음성인식로그 에너지 정규화필터 뱅크 에너지 차감켑스트럼 거리-
dc.title필터 뱅크 에너지 차감을 이용한 묵음 특징 정규화 방법의 성능 향상-
dc.title.alternativePerformance Improvements for Silence Feature Normalization Method by Using Filter-Bank Energy Subtraction-
dc.typeArticle-
dc.identifier.kciidART001468071-
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