잡음하의 음성인식을 위한 스펙트럴 보상과 주파수 가중 HMM

이광석; Kwang-Seok Lee

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	잡음하의 음성인식을 위한 스펙트럴 보상과 주파수 가중 HMM
영문제목(English Title)	A Frequency Weighted HMM with Spectral Compensation for Noisy Speech Recognition
저자(Author)	이광석 Kwang-Seok Lee
원문수록처(Citation)	VOL 05 NO. 03 PP. 0443 ~ 0449 (2001. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	잡음환경에서의 음성인식은 실제의 환경에서의 음성인식에서 매우 중요한 애로기술로써 이를 해결하기 위한 연구는 꾸준히 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 음성인식분야에서 가장 많이 사용하고 있는 HMM처리 시잡음처리의 문제점을 주파수 가중치 부가 HMM으로 해결하는 방법을 제안하고 그 성능을 인식실험을 통하여 검토하였다. 그 결과 SS처리를 함께 사용하는 MCE-u, MCE-p 가 가장 잡음에 강한 방식임을 알 수 있었다.
영문내용 (English Abstract)	This paper is simulation research to improve speech recognition rates under the noisy environment. We examines recognition ratio based on frequency-weighted HMM together with spectral subtraction. As results, frequency-weighted HMM with scaling coefficients is trained as a minimum error classification criterion, and is presents a higher recognition rates in noisy condition than a conventional method. Furthermore, spectral subtraction method gives 11 to 28% improvements for this frequency-weighted HMM in low SNR, and gives recognition rates of 81.7% at 6dB SNR of noisy speech.
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