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원음성 DB와 잡음음성 DB로부터 원음성 모델과 잡음음성 모델을 구하는 단계;상기 원음성 모델과 상기 잡음음성 모델을 비교하여 보상벡터 세트를 구하는 단계;상기 보상벡터 세트의 보상벡터를 연결하여 수퍼벡터를 만드는 단계;상기 수퍼벡터의 차원을 축소하여 아이겐벡터를 추출하는 단계;잡음환경의 특징을 추출하는 단계;상기 잡음환경의 특징에 맞추어 상기 아이겐벡터의 가중치를 추정함으로써 원음성을 도출하는 단계를 포함하는 잡음 보상 방법
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제 1 항에 있어서,상기 원음성 모델과 잡음음성 모델을 구하는 단계는, R개의 잡음환경에 대해 R개의 잡음음성 DB를 구성하고 각 잡음음성 DB에 대해 특징벡터를 추출하여 각기 M개의 가우시안 믹스쳐로 구성되는 R개의 잡음음성 모델을 구하고, 원음성 DB로부터 특징벡터 추출을 통해 M개의 가우시안 믹스쳐로 구성되는 하나의 원음성 모델을 구하는 단계이며,상기 보상벡터 세트를 구하는 단계는, R개의 잡음음성모델 각각에 대해, 상기 잡음음성 모델의 M개의 가우시안 믹스쳐와 원음성 모델의 M개의 가우시안 믹스쳐를 비교하여 그 차이를 나타내는 M개의 보상벡터 세트를 구하는 단계인 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 아이겐 벡터 추출 단계는, 상기 R개의 수퍼벡터의 차원을 주성분분석법을 통해 축소하여 K(단, K<R)개의 아이겐 벡터를 구하는 단계인 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 잡음환경의 특징추출 단계에서 추출되는 특징벡터는 멜 프리퀀시 켑스트럴 계수(MFCC)인 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 가중치 추정 및 원음성 도출 단계는, 식 을 통해 보상벡터 를 아이겐벡터들의 가중합으로 추정하는 단계로서, em(0)와 em(k)는 각각 m번째 가우시안 믹스쳐에 대응하는 와 의 부벡터이며, 는 R개의 수퍼벡터의 평균벡터이며, 는 k번째 아이겐벡터이며, w(k) k번째 아이겐벡터의 가중치인 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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제 5 항에 있어서,상기 가중치 추정 및 원음성 도출 단계는, 가중치 추정을 위해 기대치 최대화(EM) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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제 6 항에 있어서,상기 가중치 추정 및 원음성 도출 단계에서, 상기 잡음환경 하에서 입력된 잡음음성의 m번째 가우시안 믹스쳐에 대한 평균벡터는 의 관계를 가지며, em(0)와 em(k)는 각각 m번째 가우시안 믹스쳐에 대응하는 와 의 부벡터이며, 는 R개의 수퍼벡터의 평균벡터이며, 는 k번째 아이겐벡터이며, w(k) k번째 아이겐벡터의 가중치이며, 는 원음성에 대한 m번째 가우시안 믹스쳐의 평균벡터인 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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제 1 또는 제 2 항에 있어서,상기 가중치 추정 및 원음성 도출 단계는, 상기 잡음환경이 상기 원음성 모델을 구하기 위한 훈련환경과 다른 경우, 상기 아이겐벡터들의 가중합으로 상기 잡음환경을 근사적으로 표현하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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R개의 잡음환경에 대해 R개의 잡음음성 DB를 구성하고 각 잡음음성 DB에 대해 특징벡터를 추출하여 각기 M개의 가우시안 믹스쳐로 구성되는 R개의 잡음음성 모델을 구하고, 원음성 DB로부터 특징벡터 추출을 통해 M개의 가우시안 믹스쳐로 구성되는 하나의 원음성 모델을 구하는 단계;상기 R개의 잡음음성모델 각각에 대해, 상기 잡음음성 모델의 M개의 가우시안 믹스쳐와 원음성 모델의 M개의 가우시안 믹스쳐를 비교하여 그 차이를 나타내는 M개의 보상벡터로 구성되는 보상벡터 세트를 구하는 단계;상기 R개의 보상벡터 세트마다 M개의 보상벡터를 연결하여 R개의 수퍼벡터를 만드는 단계;상기 R개의 수퍼벡터의 차원을 주성분분석법을 통해 축소하여 K(단, K<R)개의 아이겐 벡터를 구하는 단계;잡음환경으로부터 특징벡터를 추출하는 단계; 및상기 잡음환경의 특징벡터에 맞추어 기대치 최대화(EM) 알고리즘을 이용하여 상기 아이겐벡터의 가중치를 추정함으로써 원음성을 도출하는 단계를 포함하는 잡음 보상 방법
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제 9 항에 있어서,상기 가중치 추정 및 원음성 도출 단계는, 을 통해 보상벡터 를 아이겐벡터들의 가중합으로 추정하는 단계로서, em(0)와 em(k)는 각각 m번째 가우시안 믹스쳐에 대응하는 와 의 부벡터이며, 는 R개의 수퍼벡터의 평균벡터이며, 는 k번째 아이겐벡터이며, w(k) k번째 아이겐벡터의 가중치인 것을 특징으로 하는 잡음 보상 방법
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