KCI등재후보
음성구간 검출기의 실시간 적응화를 위한 음성 특징벡터의 차원 축소 방법 = Dimension Reduction Method of Speech Feature Vector for Real-Time Adaptation of Voice Activity Detection
저자
박진영 ; 이광석 ; 허강인 ; Park Jin-Young ; Lee Kwang-Seok ; Hur Kang-In
발행기관
학술지명
융합신호처리학회 논문지 (JISPS)(The Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing)
권호사항
발행연도
2006
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
116-121(6쪽)
제공처
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.
더보기In this paper, we propose the dimension reduction method of multi-dimension speech feature vector for real-time adaptation procedure in various noisy environments. This method which reduces dimensions non-linearly to map the likelihood of speech feature vector and noise feature vector. The LRT(Likelihood Ratio Test) is used for classifying speech and non-speech. The results of implementation are similar to multi-dimensional speech feature vector. The results of speech recognition implementation of detected speech data are also similar to multi-dimensional(10-order dimensional MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)) speech feature vector.
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