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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.9 no.1, 2009년, pp.139 - 146
김현태 (동의대학교 멀티미디어공학과) , 박장식 (동의과학대학 디지털정보전자과)
This paper addresses a modified spectral subtraction schemes which is suitable to speech recognition under low signal-to-noise ratio (SNR) noisy environment such as the automatic speech recognition (ASR) system in car. The conventional spectral subtraction schemes rely on the SNR such that attenuati...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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특징보상 기법이란 무엇인가? | 음성인식에서의 잡음처리 기술은 단계별로 음성향상(또는 음질개선으로도 사용됨), 특징보상, 모델적응 등으로 분류될 수 있으며, 이 중 음성향상은 잡음이 부가된 입력신호로부터 잡음의 영향을 줄이고 원래의 깨끗한 음성 성분을 추정하는 기술을 말한다[1]. 특징보상 기법은 음성의 품질을 직접적으로 향상시키는 것이 아니라 음성인식을 위하여 추출된 특징들을 개선시키는 것이다. 모델적응 기법은 인식 모델을 변환하여 마치 적응된 모델이 현재의 잡음이 섞인 음성으로부터 학습된 것처럼 하는 것이다. | |
스펙트럼 향상 기법 방식의 방법들은 어떤 문제점을 갖는가? | 이 방식에는 스펙트럼 차감법, 비선형 스펙트럼 차감법, 그리고 Weiner 필터와 같은 단구간 스펙트럼 크기를 이용하여 잡음을 억제하는 스펙트럼 차감 형태의 알고리즘이 있다. 그러나 이러한 방법들은 모두 신호대잡음비라는 평범한 기준을 적용하기 때문에 상대적으로 잡음이 많은, 즉 낮은 신호대잡음비 환경에서 음성 영역이 과차감되는 문제점을 가진다. 그 외 고전적인 스펙트럼 차감법의 문제는 차감 과정에서 불필요하고 귀에 거슬리는 뮤지컬 노이즈(rnusical noIise)가 발생하는 것이며, 이를 줄이기 위한 연구도 진행되고 있다[2][3]. | |
음성향상이란 무엇인가? | 따라서 이러한 환경에서의 음성인식을 위해서는 음성인식 과정 중에 잡음처리에 관한 처리 기술이 반드시 포함되어야 한다. 음성인식에서의 잡음처리 기술은 단계별로 음성향상(또는 음질개선으로도 사용됨), 특징보상, 모델적응 등으로 분류될 수 있으며, 이 중 음성향상은 잡음이 부가된 입력신호로부터 잡음의 영향을 줄이고 원래의 깨끗한 음성 성분을 추정하는 기술을 말한다[1]. 특징보상 기법은 음성의 품질을 직접적으로 향상시키는 것이 아니라 음성인식을 위하여 추출된 특징들을 개선시키는 것이다. |
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