Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference (한국음향학회:학술대회논문집)

The Acoustical Society of Korea (한국음향학회)
권호 표지

Dimension Reduction Method of Feature Vector for Real-Time Adaptation of Voice Activity Detection

음성 구간 검출기의 실시간 적응화를 위한 특징 벡터의 차원 축소 방법

  • Kim Pyoung-Hwan (Dept. of Electronic Engineering, Dong-A University) ;
  • Han Hag-Yong (Dept. of Electronic Engineering, Dong-A University) ;
  • Kim Chang-Keun (Dept. of Electronic Engineering, Dong-A University) ;
  • Koh Si-Young (Dept. of Electronic Information and Communication Engineering, Kyung-il University) ;
  • Hur Kang-In (Dept. of Electronic Engineering, Dong-A University)
  • 김평환 (동아대학교 전자공학과) ;
  • 한학용 (동아대학교 전자공학과) ;
  • 김창근 (동아대학교 전자공학과) ;
  • 고시영 (경일대학교 전자정보통신공학과) ;
  • 허강인 (동아대학교 전자공학과)
  • Published : 2004.05.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.

Keywords