Eigenvoice를 이용한 이진 마스크 분류 모델 적응 방법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김기백 | - |
dc.date.available | 2018-05-09T07:53:40Z | - |
dc.date.created | 2018-04-17 | - |
dc.date.issued | 2015-01 | - |
dc.identifier.issn | 1226-7953 | - |
dc.identifier.uri | http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/9007 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 잡음 환경에서 취득된 음성 신호에서 잡음을 제거하기 위한 방법으로 사용되는 이진 마스크 분류 모델의 적응과정에 대해 다루고자 한다. 기존 연구결과에 의하면, 잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 음성 명료도를 향상시킬 수 있다고 알려져 있다. 하지만 이진 마스크 분류 모델 학습 시 테스트 환경 데이터가 포함되어야 한다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 잡음 환경에서 이진 마스크 분류 모델을 적응하기 위해, 음성 인식에서 널리 사용되는 화자 적응 기법인 eigenvoice 방법을 적용하고자 한다. 실험결과에서는 모델 적응에 사용되는 데이터량에 따른 성능을 정검출율과 오검출율 관점에서 평가하였고, 그 결과 새로운 잡음 환경에서 데이터량을 증가시켜 모델을 적응함으로써 향상된 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 방송공학회 논문지 | - |
dc.subject | Noise reduction | - |
dc.subject | Binary mask estimation | - |
dc.subject | Environment adaptation | - |
dc.title | Eigenvoice를 이용한 이진 마스크 분류 모델 적응 방법 | - |
dc.title.alternative | Eigenvoice Adaptation of Classification Model for Binary Mask Estimation | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.doi | 10.5909/JBE.2015.20.1.164 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 방송공학회 논문지, v.20, no.1, pp.164 - 170 | - |
dc.identifier.kciid | ART001958892 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.citation.endPage | 170 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 164 | - |
dc.citation.title | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 20 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김기백 | - |
dc.identifier.url | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART001958892 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | Noise reduction | - |
dc.subject.keywordAuthor | Binary mask estimation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Environment adaptation | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Soongsil University Library 369 Sangdo-Ro, Dongjak-Gu, Seoul, Korea (06978)02-820-0733
COPYRIGHT ⓒ SOONGSIL UNIVERSITY, ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.