시각 음성인식 성능 향상을 위한 강인한 파라미터 추출방법 = Robust Features Parameter Extraction for Enhancing Visual Speech Recognition
저자
송민규 ( Min Gyu Song ) ; 김진영 ( Jin Young Kim ) ; 나승유 ( Seung You Na ) ; ( Thanh Trung Pham )
발행기관
학술지명
전자통신기술논문지(THE JOURNAL OF ELECTRONIC AND TELECOMMUNICATION TECHNOLOGY RESEARCH CENTER)
권호사항
발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
KDC
567.05
자료형태
학술저널
수록면
92-99(8쪽)
제공처
오늘날 음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논한다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출한다. 실험결과, 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약 15%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다.
더보기In spite of development in speech recognition technology, speech recognition under noisy environment is still a difficult task. To solve this problem, Researchers has been proposed different methods where they have been used visual information except audio information for visual speech recognition. However, visual information also has visual noises as well as the noises of audio information, and this visual noises cause degradation in visual speech recognition. Therefore, it is one the field of interest how to extract visual features parameter for enhancing visual speech recognition performance. In this paper, we propose a method for visual feature parameter extraction based on image-base approach for enhancing recognition performance of the HMM based visual speech recognizer. For experiments, we have constructed Audio-visual database which is consisted with 105 speackers and each speaker has uttered 62 words. We have applied lip folding, RASTA filtering and PCA. The experimental results show that the recognition performance of our proposed method enhanced at about 15% than the baseline method..
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