Noisy Environmental Adaptation for Word Recognition System Using Maximum a Posteriori Estimation

최대사후확률 추정법을 이용한 단어인식기의 잡음환경적응화

To achive a robust Korean word recognition system for both channel distortion and additive noise, maximum a posteriori estimation(MAP) adaptation is proposed and the effectiveness of environmental adaptation for improving recognition performance is investigated in this paper. To do this, recognition experiments using MAP adaptation are carried out for the three different speech ; 1) channel distortion is introduced, 2) environmental noise is added, 3) both channel distortion and additive noise are presented. Theeffectiveness of additive feature parameters, such as regressive coefficients and durations, for environmental adaptation are also investigated. From the speaker independent 100 words recognition tests, we had 9.0% of recognition improvement for the case 1), more than 75% for the case 2), and 11%~61.4% for the case 3) respectively, resulting that a MAP environmental adaptation is effective for both channel distorted and noise added speech recognition. But it turned out that duration information used as additive feature parameter did not played an important role in the tests.

본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.