Speech Recognition Using Noise Processing in Spectral Dimension

스펙트럴 차원의 잡음처리를 이용한 음성인식

This research is concerned for improving the result of speech recognition under the noisy speech. We knew that spectral subtraction and recovery of valleys in spectral envelope obtained from noisy speech are more effective for the improvement of the recognition. In this research, the averaged spectral envelope obtained from vowel spectrums are used for the emphasis of valleys. The vocalic spectral information at lower frequency range is emphasized and the spectrum obtained from consonants is not changed. In simulation, the emphasis coefficients are varied on cepstral domain. This method is used for the recognition of noisy digits and is improved.

본 연구는 잡음을 포함한 음성 환경에서의 음성인식을 개선방안에 관한 것이다. 우리는 음성인식에서 잡음 섞인 음성으로부터 얻은 스펙트럴 envelope에서 곡들의 스펙트럴 subtraction 및 복원이 보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 본 연구에서, 평균화된 스펙트럴 envelope은 모음 스펙트럼으로부터 추출하여 곡들의 강조에 사용하였다. 낮은 주파수 영역에서의 모음 스펙트럴 정보는 강조되어지고 자음으로부터 얻은 스펙트럼은 변하지 않는다. 시뮬레이션으로 살펴보면, 강조계수는 켑스트럴 영역에서 변한다. 이 방법으로 잡음석인 숫자음성 인식에서 적용하였으며 인식결과가 개선됨을 알 수 있었다.