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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김원구 (Kunsan National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
585 - 592 (8page)

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다양한 감정을 지닌 음성은 음성 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 적은 개수의 감정 음성을 사용하여 음성 인식시스템을 감정 변화에 강인하게 만들기 위하여 확률적 매칭 방법을 사용한 감정 적응 기법으로 감정 모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 기존 방법은 많은 개수의 감정 학습 데이터가 필요하였으나 본 연구에서는 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 학습을 위하여 화자로부터 충분한 감정 음성을 얻는 것이 어렵기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하여 학습할 수 있다는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 확률적 매칭 방법은 입력 파라메터에 포함된 감정 변화를 제거하는 파라메터 영역 제거 방법과 학습 과정에서 적은 수의 감정 데이터를 사용하여 평상 감정의 음성 모델을 감정 음성 모델로 감정 적응하는 두 가지 방법으로 적용되었다. 실험 결과에서 두 가지 방법 모두가 감정에 의해 발생하는 오류를 감소시켰으며 두 가지 방법을 함께 사용하면 오차를 더욱 줄일 수 있었다.
#stochastic matching #signal bias removal #cepstral mean subtraction #speech recognition #emotional speech #emotional adaptation

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 감정 음성 인식을 위한 확률적 매칭 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
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