켑스트럼 정규화와 켑스트럼 거리기반 묵음특징정규화 방법을 이용한 잡음음성 인식

Title
켑스트럼 정규화와 켑스트럼 거리기반 묵음특징정규화 방법을 이용한 잡음음성 인식
Other Titles
Cepstral Normalization Combined with CSFN for Noisy Speech Recognition
Author(s)
정현열최숙남[최숙남]신광호[신광호]
Keywords
CSFN; CMVN; Silence Feature Normalization; Feature extraction (켑스트럼; 묵음 정규화; 특징추출); CSFN; CMVN; Silence Feature Normalization; Feature extraction (켑스트럼; 묵음 정규화; 특징추출)
Issue Date
201110
Publisher
한국멀티미디어학회
Citation
멀티미디어학회논문지, v.14, no.10, pp.1221 - 1228
Abstract
일반적인 음성인식 시스템은 보통 실내 환경에서는 잘 동작하지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 여러 가지 잡음의 영향으로 그 성능이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 음성인식을 위하여 훈련 환경과 실제 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 켑스트럼 거리기반 묵음특징 정규화(CSFN: Cepstral distance based SFN) 방법에 켑스트럼 정규화 방법(CMVN:cepstral mean and variance normalization)을 결합한 CSFN-CMVN 방법을 제안하였다. 이 방법은 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언 거리를 결합하여 음성/묵음 분류에 사용하여 묵음특징을 정규화하는 CSFN 방법에 켑스트럼 정규화 방법을 결합하는 방법이다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안한 CSFN-CMVN은 기존의 대표적인 묵음특징 정규화 방법인 SFN-I 과 비교했을 때 모든 테스트 세트에 대한 평균 단어인식 정확도에서 약 7%의 인식률 향상을 가져옴을 확인하였다. 또한, 기존의 SFN-II, CSFN에 비해서도 약 6%, 5% 향상되었음을 확인 할 수 있어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
URI
http://hdl.handle.net/YU.REPOSITORY/24322
ISSN
1229-7771
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