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문제 정의
- 본 논문에서는 음성 인식 시스템에서 잡음처리 방법으로 SNR 정규화와 RAS를 결합한 것을 제안하였으며, 여러 가지 잡음처리 방법을 연구하여 음성 인식 시스템의 성능을 향상 시켰다. 음성 인식 알고리즘으로는 반연속 HMM을 사용하였으며 명령어 60단어에 대한 인식을 수행하였다.
- 본 논문에서는 잡음 처리방법으로 SNR 정규화와 RAS(Relative Autocorrelation Sequence) 를 결합한 것을 제안하였으며. 또한 다른 방법으로서 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)[1]을 사용하여 실험을 하였고 널의 효과를 제거하기 위해 켑스트랄 평균 차감법 (Cepstral Mean Subtraction)[2]을 이용하였다.
- 갖는다. 학습 데이터를 사용하여 모델 파라메터를 추정한 후, 미지의 입력 데이터가 어떤 모델에 해당되는가 하는 것을 확률적으로 판단하는 것이다.
가설 설정
- 음성신호가 전체적으로는 시변 신호이지만 보통 20ms 구간에서는 정적인 성질을 가지고 있다고 가정하여 이 구간을 한 단위로 분석을 수행한다.
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