음성 인식기에서 스펙트럼 크기의 정규화와 켑스트럼 변환을 통한 잡음 처리방법

Abstract

음성 인식기에서 잡음환경하에서 인식된 음성 신호에 대하여 스펙트럼 크기의 정규화(Normalization of spectral magnitude)와 켑스트럼 변환(Cepstral transformation)을 통한 롬바드 효과(Lombard effect)의 보정으로 인식되는 음성에 대하여 효과적인 잡음처리로 안정된 음성 인식을 제공하도록 한 것으로, 잡음환경에서 발성되어 인식된 음성에 대하여 정규화된 에너지를 갖는 단어로서 스펙트럼 포락의 변이와 발성음의 세기 변이로 롬바드 효과에 의한 왜곡을 모델링하는 과정과, 가산잡음의 제거에 널리 사용되고 있는 스펙트럼 차감법을 통해 주변 잡음의 첨가에 의한 음성신호의 왜곡을 완화시키는 과정과, 대역통과 필터링을 통해 음성의 동적인 특성을 강조하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 여러 가지 잡음환경하에서 음성인식에 적용한 결과, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.