• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.64-70
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• 2009

본 논문은 잡음에 강인한 음성인식 성능을 획득하기 위해 generalized Gamma 분포기반의 음성향상 기법을 제안한다. 우수한 음성향상을 위해서 제안된 방식에서는 generalized Gamma분포와 spectral gain floor를 이용한 음성추적 기법에 스펙트럼 최소잡음성분에 의한 희귀적인 평균 스펙트럼 값으로부터 유도되는 잡음추정을 결합하여 음질을 향상시켜 음성인식에 적용하였다. Spectral component, spectral amplitude 그리고 log spectral amplitude에 기반하여 제안된 음성향상 기법을 잡음환경에서의 음성인식에 적용하여 그 성능을 측정하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권1호
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• pp.64-69
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• 2017

본 논문에서는 PTT(Push-To-Talk) 기반의 무선 통신을 위한 진폭 및 위상 복원 기반의 단일 채널 음성 향상 방식을 제안한다. 제안한 방식은 신호의 진폭만을 대상으로 음성 향상을 진행했던 기존의 방식들과 달리, 음성 신호의 진폭과 위상을 분리하여 각각 향상시켜 다시 결합함으로써 더욱 양질의 음성을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 방식의 성능을 평가하기 위해 동적 잡음 환경에서의 단계별 비교 실험을 실시하였으며, 실험 결과를 통해 제안한 방식이 다양한 잡음 환경에서 양질의 음성을 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제29권2E호
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• pp.86-99
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• 2010

This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.