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본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성인식을 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) 하이브리드 기반의 특징 보상 기법을 제안한다. 기존의 GMM 기반의 특징 보상에서 필요로 하는 사후 확률을 DNN을 통해 계산한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 GMM-DNN 하이브리드 기법이 기존의 GMM 기반 기법에 비해 Known, Unknown 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 Unknown 잡음 환경에서 평균 오류율이 9.13 %의 상대 향상률을 나타내고, 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio) 잡음 환경에서 상당히 우수한 성능을 보인다.
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S. F. Boll / 1979 / Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction / Proc. IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal 27:113~120
Y. Ephraim / 1984 / Speech enhancement using minimum mean square error short time spectral amplitude estimator / Proc. IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal 32:109~1121
J. H. L. Hansen / 1991 / Constrained iterative speech enhancement with application to speech recognition / Proc. IEEE Trans. on Signal 39:795~805
P. J. Moreno / 1998 / Data-driven environmental compensation for speech recognition: a unified approach / Speech Communication 24:267~285
W. Kim / 2009 / Feature compensation in the cepstral domain employing model combination / Speech Communication 51:83~96
Y. Ephraim / 1984 / Speech enhancement using minimum mean square error short time spectral amplitude estimator / Proc. IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal 32:109~1121
J. H. L. Hansen / 1991 / Constrained iterative speech enhancement with application to speech recognition / Proc. IEEE Trans. on Signal 39:795~805
P. J. Moreno / 1998 / Data-driven environmental compensation for speech recognition: a unified approach / Speech Communication 24:267~285
W. Kim / 2009 / Feature compensation in the cepstral domain employing model combination / Speech Communication 51:83~96
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