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dc.contributor.author장준혁-
dc.date.accessioned2017-04-28T00:36:23Z-
dc.date.available2017-04-28T00:36:23Z-
dc.date.issued2015-08-
dc.identifier.citation제 32 회 음성통신 및 신호처리 학술대회, v. 32, NO 1, Page. 175-177en_US
dc.identifier.urihttp://asap.hanyang.ac.kr/kor/page/41.php?part=4&sub_part=&search_item=subject&search_order=%EB%8B%A4%EC%A4%91%EC%8B%AC%ED%99%94%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D%EA%B3%BC+%EB%B3%80%EB%B3%84%EC%A0%81+%EA%B0%80%EC%A4%91%EC%B9%98+%ED%95%99%EC%8A%B5%EA%B8%B0%EB%B2%95%EC%9D%84+%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C+%ED%86%B5%EA%B3%84%EB%AA%A8%EB%8D%B8+%EA%B8%B0%EB%B0%98%EC%9D%98+%EC%9D%8C%EC%84%B1%EA%B2%80%EC%B6%9C%EA%B8%B0-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11754/27058-
dc.description.abstract본 논문에서는 통계모델 기반의 음성검출기의 성능을 개선하기 위하여 각 잡음환경에서의 통계모델 파라미터의 분포적 특성을 보다 잘 모델링하기 위한 다중 심화신경망과 각 심화신경망을 통해서 구해진 음성존재확률을 합성하기 위한 변별적 가중치 학습기법을 도입한다. 제안된 방법은 단일 심화신경망 기반의 음성검출기 및 다중 심화신경망을 통해서 구해진 음성존재확률의 평균에 기반하는 음성검출기와 다양한 잡음 환경에서 비교되었으며, 보다 향상된 성능을 보였다.en_US
dc.description.sponsorship이 논문은 2015년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2014R1A2A1A10049735).en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국음향학회en_US
dc.title다중심화신경망과 변별적 가중치 학습기법을 이용한 통계모델 기반의 음성검출기en_US
dc.title.alternativeStatistical Model-Based Voice Activity Detection Using Multi-DNN and Discriminative Weight Trainingen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no1-
dc.relation.volume32-
dc.relation.page175-177-
dc.contributor.googleauthor황인영-
dc.contributor.googleauthor김상현-
dc.contributor.googleauthor이지혜-
dc.contributor.googleauthor장준혁-
dc.contributor.googleauthorHwang, Inyoung-
dc.contributor.googleauthorKim, Sang Hyeon-
dc.contributor.googleauthorLee, Jeehye-
dc.contributor.googleauthorChang, Joon-Hyuk-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF ELECTRONIC ENGINEERING-
dc.identifier.pidjchang-
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COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > ELECTRONIC ENGINEERING(융합전자공학부) > Articles
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