음성 신호 특징과 셉스트럽 특징 분포에서 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상Voice Recognition Performance Improvement using the Convergence of Voice signal Feature and Silence Feature Normalization in Cepstrum Feature Distribution
- Other Titles
- Voice Recognition Performance Improvement using the Convergence of Voice signal Feature and Silence Feature Normalization in Cepstrum Feature Distribution
- Authors
- 황재천
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- 한국융합학회
- Keywords
- 음성 인식; 특징 추출; 묵음 특징 정규화; 음성 특징; 잡음; Voice recognition; feature extract; silence feature normalization; voice feature; noise
- Citation
- 한국융합학회논문지, v.8, no.5, pp.13 - 17
- Journal Title
- 한국융합학회논문지
- Volume
- 8
- Number
- 5
- Start Page
- 13
- End Page
- 17
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/7049
- DOI
- 10.15207/JKCS.2017.8.5.013
- ISSN
- 2233-4890
- Abstract
- 음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - IT융합대학 > 컴퓨터공학과 > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.