전화망을 통한 핵심어 검출 시스템에서의 채널왜곡 보상벙법의 성능비교

Performance Comparision of Channel distortion Compensation Techniques in Keyword Spotting System over the Telephone Network

본 논문에서 핵심어 검출(Keyword spotting ) 시스템에서의 채널 왜곡에 대한 보상방법등의 성능을 비교하였다. 훈련을 음성과 인식실험용 음성은 서로 다른 환경에서 수집되었으며, 특별히 인식실험용 음성으로는 전화망을 통한 음성 데이터를 이용하였다. 전화망을 통한 음성인식에서는 채널왜곡과 부가잡음에 의해서 음성신호에 왜곡이 생기므로 이들에 대한 적적한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 채널 왜곡보상을 위한 처리방법으로 널리 사용되고 있는 global cepstral mean substraction (GCMS), local cepstral mean subtraction(LCMS) 그리고 RASTA processing을 적용하였다. 그리고 인식성능의 개선을 위해 이들 방법을 likelihood ration scorning 에 의한 후처리 과정을 적용하였다. 인식실험결과 이들 방법 모두 채널왜곡 보상을 하지 않았을 경우와 비교하여 더 좋은 인식성능을 얻을 수 있었으며, 그 중 후처리를 적용한 LCMS 방법이 가장 우수한 성능을 나타내었다.