AI 음성 인식 향상을 위한 개선된 엔트로피 특징 추출

초록

최근 인공 지능 기반 음성 처리 기술은 딥 러닝을 기반으로 한 CNN, DNN, RNN, 그리고 Kaldi 등의 방법으로 음성에 대한 인식률은 향상되었다. 그러나 이와 같은 기술을 적용한 인공 지능 방법에서도 비슷한 발음의 단어나 잡음으로 인한 단어의 누락, 연음 법칙으로 인한 음성 오류 등이 발생되는 문제를 가진다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 음성 특징 추출에서 음성과 비음성 에너지 스펙트럼의 엔트로피 특징 추출을 이용하여 잡음 환경에서 음성을 정확히 처리하기 위한 모델을 제안한다. 제안된 방법의 실험 분석에서는 SNR(Signal to Noise Ratio) 변화에 의한 음성 인식 성능을 다양한 잡음 환경에서 실험하여 제안된 방법의 실험에서 음성 인식의 성능 향상이 개선된 것을 확인하였다.

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