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연속어 음성인식을 위한 심화신경망 기반의 음성향상기술 비교 연구
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 장준혁 | - |
| dc.contributor.author | 김소현 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-07-30T05:18:30Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-30T05:18:30Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2017-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/4149 | - |
| dc.description.abstract | 음성인식의 성능을 높이기 위해서는 음성신호의 잡음을 제거하여 음성을 향상시키는 것이 중요하다. 본 논문에서는 DNN 모델을 학습시켜 마스킹하는 방식으로 음질을 향상시킨다. Feature extraction 이 성능에 영향을 끼친다는 선행연구에 따라 LPS(Log Power Spectra)와 IRM(Ideal Ratio Mask)을 각각 Target feature 로 사용하여 학습시킨 후 성능을 비교한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | 연속어 음성인식을 위한 심화신경망 기반의 음성향상기술 비교 연구 | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 장준혁 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국통신학회 학술대회논문집, pp.951 - 951 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국통신학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국통신학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 951 | - |
| dc.citation.endPage | 951 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07218468 | - |
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