CAJ | 학술논문

本文针对语音信号中的声母语音更易受环境噪声污染而导致识别性能下降的情况,根据普通话声母发声位置特点,提出了一种对发声位置状态描述的发声特点参数(Articulatory Feature,简称AF),采用特征空间映射方法,由短时倒谱参数(MFCC)经MLP特征映射网络映射获取,MLP特征映射网络则由语言学先验知识事先训练得到.AF参数具有良好的噪声鲁棒性,并与MFCC参数具有互补性,由MFCC和AF组成的联合特征参数(MFCC-AF)可使系统确认性能的鲁棒性有明显的改善.在微软数据库上的基于GMM-UBM模型的与文本无关的说话人确认实验表明,对于声母语音,采用MFCC-AF参数使系统的鲁棒性有明显的改善:在干净、25dB、20dB条件下,较只采用MFCC参数的系统的EER分别相对降低了5.4%,14.12%,20.27%.
본문침대어음신호중적성모어음경역수배경조성오염이도치식별성능하강적정황,근거보통화성모발성위치특점,제출료일충대발성위치상태묘술적발성특점삼수(Articulatory Feature,간칭AF),채용특정공간영사방법,유단시도보삼수(MFCC)경MLP특정영사망락영사획취,MLP특정영사망락칙유어언학선험지식사선훈련득도.AF삼수구유량호적조성로봉성,병여MFCC삼수구유호보성,유MFCC화AF조성적연합특정삼수(MFCC-AF)가사계통학인성능적로봉성유명현적개선.재미연수거고상적기우GMM-UBM모형적여문본무관적설화인학인실험표명,대우성모어음,채용MFCC-AF삼수사계통적로봉성유명현적개선:재간정、25dB、20dB조건하,교지채용MFCC삼수적계통적EER분별상대강저료5.4%,14.12%,20.27%.