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논문 상세정보

차량환경에서 음성인식 성능 향상을 위한 마이크로폰 어레이 빔형성 기법

A Microphone Array Beamformer for the Performance Enhancement of Speech Recognizer in Car

초록

본 논문에서는 차량환경에서 잔향과 근접장 효과에 의해 발생하는 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 마이크로폰 어레이 빔형성 기법을 제안하였다. 온라인으로 추정하기 어려운 소스와 마이크간의 전달함수 대신 상대적으로 추정이 용이한 기준 마이크와 다른 마이크간의 상대전달함수를 조향 벡터로 이용함으로써, 원격장 모델의 조향 벡터를 이용한 빔형성기에 비해 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 준최적 빔형성 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 실제 차량에서 녹음된 음성 DB를 구축하고, 이를 이용하여 HTK를 통한 음성인식 실험을 수행하였다. 음성인식 실험 결과 원격장 모델을 이용한 방법보다 인식률이 최대 $15\%$까지 향상됨을 확인하였다.

Abstract

In this paper. a microphone array beamforming algorithm that reduces the signal distortion caused by reverberation and near-field effect in car environment is proposed. When reverberation or near-field effect is present, an optimum beamformer should be constructed with a steering vector consisting of transfer functions between source and microphones, but it is generally difficult to estimate transfer functions on-line without knowledge of the source signal. Instead, a sub-optimal beamforming algorithm that reduces signal distortion is proposed. It is constructed with steering vectors consisting of relative transfer functions between reference sensor and other sensors. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm. we had recorded noisy speech database in a car, and performed speech recognition experiments with HMM Toolkit (HTK) released by Cambridge University. The recognition rate of the proposed algorithm was 15 percents higher than that of the conventional far-field beamformers in best case.

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