잡음마스킹을 이용한 환경보상기법

Feature Compensation with Model-based Estimation for Noise Masking

  • Kim, Young-Joon (Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI), School of Electrical Engeenring, Seoul National University) ;
  • Kim, Nam-Soo (School of Electrical Engeenring, Seoul National University) ;
  • Lee, Yun-Gun (Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI))
  • 발행 : 2006.11.17

초록

본 논문에서는 음성의 모델을 이용하여 확률적인 기반으로 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 방법에 대해서 제시한다. 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 기준으로서 '잡음 마스킹 확률'을 구하는 방법에 대해서 설명하고 이의 특성에 대해서 알아본다. 그리고 잡음에 대한 '잡음 마스킹 확률'을 이용하여 잡음 환경에서의 음성인식 특징벡터의 성능 향상에 대해 적용해 보았다. 제안된 방법은 ETSI 에서 음성인식 표준실험으로 제시한 Aurora2 데이터베이스 상에서 실험해 보았다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 16.58%의 성능 향상을 이루어 낼 수 있었다.

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