• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.209-214
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• 2013

음성 인식 시스템에서는 인식 성능 향상을 위한 방법으로 인간의 청취 능력을 인식 시스템에 접목하였으며 잡음 환경에서 음성 신호와 잡음을 분리하여 원하는 음성 신호만을 선택할 수 있도록 구성되었다. 하지만 실용적 측면에서 음성 인식 시스템의 성능 저하 요인으로 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못하여 일어나는 것과 학습 모델이 일치하지 않는 것을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성 인식 향상을 위해 감마톤을 이용하여 특징을 추출하고 음향 모델을 이용한 학습 모델을 제안하였다. 제안한 방법은 청각 장면 분석을 이용한 특징을 추출을 통해 인간의 청각 인지 능력을 반영하였으며 인식을 위한 학습 모델 과정에서 음향 모델을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 성능 평가를 위해 잡음 환경의 -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 SNR을 측정한 결과 3.12dB, 2.04dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.