Earticle

초록

영어

HMM Speech recognition systems have a few weaknesses, including failure to recognize speech due to the mixing of environment noise other voices. In this paper, we propose a speech feature extraction methode using CHMM for extracting selected target voice from mixture of voices and noises. we make use of channel similarity and correlate relation for the selective speech extraction composes. This proposed method was validated by showing that the average distortion of separation of the technique decreased by 0.430 dB. It was shown that the performance of the selective feature extraction is better than another system.

한국어

HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단 점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방 법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우 수성을 확인하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 CHMM
  2.2 음성 특징 추출
 3. 시스템 모델
 4. 실험 결과 및 분석
 5. 결론
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

키워드

저자

• 오상엽 [ Sang Yeon Oh | 가천대학교 컴퓨터미디어융합학과 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620