잡음환경을 적용한 음성인식기 구현

Abstract

조용한 환경에서 훈련된 음성인식시스템은 여러 종류의 잡음이 섞인 실생활에서 적용될 경우 급격히 성능이 저하된다. 본 연구에서는 여러 대역별 소음을 추가한 음성으로 훈련된 모델들을 가지고서, 다양한 잡음에 대한 인식실험을 수행하여 잡음환경에 따른 인식률의 상관관계를 구하였다. 깨끗한 음성에 비해 40-45snr의 잡음을 인식엔진에 추가하였을 경우 17%의 인식률 향상을 보였다.

A Speech recognition systems trained in the silent environment may seriously degrade performance at real world wit various. In this paper, we make a recognition experiment for the various noises using the model trained with a multiple range of noises and find the correlation between noise environment and recogniton rate. Comparing with clean speech, there is an impovement by 17% when we insert noise into recognition engine with 40-45snr