• 음성과학
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• 제13권1호
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• pp.129-139
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• 2006

In this paper, we propose two effective energy feature normalization methods for robust speech recognition in noisy environments. In the first method, we estimate the noise energy and remove it from the noisy speech energy. In the second method, we propose a modified algorithm for the Log-energy Dynamic Range Normalization (ERN) method. In the ERN method, the log energy of the training data in a clean environment is transformed into the log energy in noisy environments. If the minimum log energy of the test data is outside of a pre-defined range, the log energy of the test data is also transformed. Since the ERN method has several weaknesses, we propose a modified transform scheme designed to reduce the residual mismatch that it produces. In the evaluation conducted on the Aurora2.0 database, we obtained a significant performance improvement.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1325-1337
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• 2008

훈련과 인식의 환경적 차이가 음성 인식 성능 저하의 주요 요인이며, 이러한 환경적 불일치를 줄이기 위한 다양한 잡음 처리 방법들이 연구되고 있다. 이 가운데 로그 에너지 특징에 대한 ERN(log-Energy dynamic Range Normalization), SEN(Silence Energy Normalization) 등이 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 이들 방법은 상대적으로 큰 갈을 갖는 로그 에너지 특징에 대해서는 처리가 불가능한 문제점이 이으며, 특히 SNR값이 작은 환경에서는 이러한 문제로 인하여 환경적 불일치가 더욱 크게 나타나고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문은 자동 회귀 방식으로 이동 평균을 계산하여 로그 에너지 특징을 스무딩(smoothing)하는 ARMA(Auto-Regression and Moving Average) 필터를 후처리로 적용하는 방법을 제안한다. Aurora 2.0 DB를 이용한 인식 실험 결과, 제안 방법이 기존의 방법들에 비해 향상된 인식 결과를 얻을 수 있었다.