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NTIS 바로가기방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.20 no.1, 2015년, pp.164 - 170
This paper deals with the adaptation of classification model in the binary mask approach to suppress noise in the noisy environment. The binary mask estimation approach is known to improve speech intelligibility of noisy speech. However, the same type of noisy data for the test data should be includ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존 연구 결과에 의하면, 잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 어떤 효과가 있는가? | 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. | |
Eigenvoice 기법이란? | Eigenvoice 기법은 얼굴 인식 방법으로 제안된 eigenface 라는 알고리즘을 음성 신호 처리에 적용한 것으로서 화자들 간의 변이를 대표하는 기저벡터를 설정하고 적응하고자 하는 화자에 대해 기저벡터 성분의 가중치를 추정하여 화자에 적응된 음향 모델을 추정하는 방법이다[7]. 본 논문에서는 eigenvoice를 이용한 화자 적응 알고리즘을 새로운 잡음 환경에서의 이진 마스크 추정을 위한 분류 모델 적응에 적용해보고자 한다. | |
잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 어떤 단점이 있는가? | 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. |
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