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[국내논문] 감정 음성 인식을 위한 강인한 음성 파라메터
Robust Speech Parameters for the Emotional Speech Recognition 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.6, 2012년, pp.681 - 686  

이규현 (군산대학교 전기공학과) ,  김원구 (군산대학교 전기공학과)

초록
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본 논문에서는 강인한 감정 음성 인식 시스템을 개발하기 위하여 감정의 영향을 적게 받는 음성 파라메터에 대한 연구를 수행하였다. 이러한 목적을 위하여 다양한 감정이 포함된 데이터를 사용하여 감정이 음성 인식 시스템과 음성 파라메터에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼, RASTA 멜 켑스트럼, 루트 켑스트럼, PLP 계수와 성도 길이 정규화 방법에서 주파수 와핑된 멜 켑스트럼 계수를 사용하였다. 또한 신호 편의 제거 방법으로 CMS 방법과 SBR 방법이 사용되었다. 실험결과에서 성도정규화 방법을 사용한 RASTA 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼 및 CMS 방법을 사용한 경우가 HMM 기반의 화자독립 단독음 인식 실험 결과에서 가장 우수한 결과를 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust emotional speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using spe...

주제어

#음성인식   #음성 파라메터   #감정변화   #성도길이 정규화   #주파수 와핑  

참고문헌 (13)

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