Earticle

초록

영어

In this paper, we propose the MA(Model Adaption) HMM that to use speech enhancement and feature compensation. Normally voice reference data is not consider for real noise data. This method is not to use estimated noise but we use real life environment noise data. And we applied this contaminated data for recognition reference model that suitable for noise environment. MAHMM is combined with surround noise when generating reference patten. We improved voice recognition rate at mobile environment to use MAHMM.

한국어

본 논문에서는 모바일 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 HMM에서 특징보상기법을을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실제 오염된 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 모델적응 HMM을 사용하였다. 음성인식 시 기존의 방법에서는 주변노이즈를 고려하지 않은 참조패턴을 사용하였으나 본 연구에서는 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 인식률을 향상 시키는 방법으로 모바일 환경에서의 음성 인식률을 향상 시켰다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 본론
  1. HMM(Hidden Markov Model)
  2. MAHMM
  3. 실험 및 인식 결과
 III. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 안종영 [ Jong-Young Ahn | 정회원, 한국폴리텍2대 컴퓨터정보과 ]
• 김상범 [ Sang-Bum Kim | 한국폴리텍2 대 컴퓨터정보과 ]
• 김수훈 [ Su-Hoon Kim | 부천대학 모바일통신과 ]
• 허강인 [ Kang-In Hur | 동아대학교 전자공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380