다양한 잡음 환경하에서의 PSO 정규화를 적용한 음성인식 성능평가

음성만이 가지고 있는 편리함으로 인하여 매우 오랜 기간 자동 음성 인식에 관한 많은 연구가 지속되어 왔다. 그러나 현재의 음성 인식 기술을 실제 환경에서 적용하기는 쉽지 않다. 입력된 음성은 주변 소음과 마이크 특성 등에 따라 왜곡되며, 이 왜곡된 음성으로 인하여 음성인식 성능은 감소하게 된다. 본 논문에서는 잡음 음성인식에 성공적으로 적용된 PSO(particle swarm optimization) 정규화를 이용하여 다양한 잡음 환경에서의 인식성능을 평가하였다. 신호대 잡음비(SNR)에 따라 음소 신뢰도를 정규화하였고, 화자 18명의 음성 DB를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 각 잡음 환경에서 인식 성능이 향상됨을 알 수 있으며, 특히 SNR 15dB에서 5~7%의 인식 성능이 향상되었다.