연속어 음성인식을 위한 심화신경망 기반의 음성향상기술 비교 연구

초록

음성인식의 성능을 높이기 위해서는 음성신호의 잡음을 제거하여 음성을 향상시키는 것이 중요하다. 본 논문에서는 DNN 모델을 학습시켜 마스킹하는 방식으로 음질을 향상시킨다. Feature extraction 이 성능에 영향을 끼친다는 선행연구에 따라 LPS(Log Power Spectra)와 IRM(Ideal Ratio Mask)을 각각 Target feature 로 사용하여 학습시킨 후 성능을 비교한다.