통계적 모델 기반의 음성 검출기를 위한 변별적 가중치 학습/

Title
통계적 모델 기반의 음성 검출기를 위한 변별적 가중치 학습/
Authors
강상익
Keywords
음성 검출기
Issue Date
2009
Publisher
인하대학교
Abstract
이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하나는 강인한 음성 검출기를 설계하는 것이다. 최근 우도비 (likelihood ratio) 테스트로부터 결정되어지는 통계적 모델을 이용한 음성 검출 기법을 이용하여 향상된 성능을 보여주는 다양한 연구가 제안되었다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이터에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도
Description
제 1 장 서론 = 1 제 2 장 배경 이론 = 3 2.1 음성 검출기 = 3 2.2 표준 음성 코덱의 음성 검출기 = 5 2.2.1 주요 표준 코덱의 음성 검출 방법 = 6 2.2.1.1 ITU-T G.729B = 6 2.2.1.2 ETSI GSM-FR/HR/EFR = 7 2.2.1.3 ETSI AMR VAD = 9 2.2.2 표준 음성 코덱의 음성 검출기 성능 비교 = 9 제 3 장 통계적 모델 기반의 음성검출기 = 14
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/18213
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College of Engineering(공과대학) > Electronic Engineering (전자공학) > Theses(전자공학 석박사 학위논문)
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