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[국내논문] 음성 인식 성능 향상을 위한 감마톤 특징 추출 음향 모델링
Gamma-tone Feature Extraction Acoustic Modeling for Improving Speech Recognition Performance

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.10 no.11, 2012년, pp.155 - 160  

최태웅 ,  김순협

초록
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  음성 인식 시스템의 성능 저하의 원인으로는 인식 환경의 변화에 따른 특징 추출 학습 모델과 인식 모델의 불일치로 인한 것이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 인식 환경에 적용이 가능한 감마톤 특징 추출을 이용한 음향학적 인식 모델을 제안한다. 음성 인식 성능 향상을 위해 인간의 청각 구조를 모방한 계산적 청각 장면 분석 방법을 이용하여 목적 음성을 분리하였으며 감마톤 켑스트럼 계수를 이용한 음향 모델을 구축하였다. 제안한 특징 추출 음향 모델링의 실험 평가한 결과 기존 MFCC 특징 추출 모델링보다 5.9%의 인식률이 향상되었다.

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The cause of performance degradation of speech recognition system is from the discrepancy between feature extraction reference model and recognition model by the change of recognition environment. Therefore, this paper proposes Acoustic recognition modeling using gammatone feature extraction avail...

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