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이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용 가능한 특징 보상 기반의 음성 향상 기법

김우일 Kim, Wooil 2014년

활용도
공유도
영향력

연구자정보

- 저자 Kim, Wooil
- 발표논문(5)
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공동연구자(8)
- 김우일 4건
- Yoon, Ki-mu 2건
- 윤기무 2건
- Bae, Ara 1건
- Bae, Ara 1건
- 김우일 1건
- 배아라 1건
- 배아라 1건
유사연구자 (20)※활용도순 상위 20명

공동연구/유사연구

'Kim, Wooil'의 연구자 점유율

논문점유율 요약
동일주제 총논문수	주제별 연구자 총논문수	연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균)
1,093	34	45.2%

연구자 점유율
주제		주제별 논문수	주제별 연구자논문수	주제별 연구자점유율
주제분류(KDC/DDC)	534;620.2	181	2	1.1%
	기술과 연합작용	237	2	0.8%
	음향(SOUND AND RELAT ...	238	2	0.8%
주제어	기동어 인식	1	1	100.0%
	미지시스템	1	1	100.0%
	변분 모델 생성	1	1	100.0%
	사용자 정의 기동어	1	1	100.0%
	원거리 잡음 환경	1	1	100.0%
	잡음 오염 함수	1	1	100.0%
	특징 보상 이득	1	1	100.0%
	feature compensation	2	1	50.0%
	unknownsystem	2	1	50.0%
	특징보상	2	1	50.0%
	화자검증	2	1	50.0%
	잡음 환경	7	3	42.9%
	주의 집중 기법	3	1	33.3%
	음성향상	7	2	28.6%
	noisy environment	4	1	25.0%
	모델 적응	5	1	20.0%
	화자 임베딩	5	1	20.0%
	speech enhancement	14	1	7.1%
	음성인식	144	4	2.8%
	speech recognition	71	1	1.4%
	심층 신경망	162	2	1.2%
계		1,093	34
* 주제로 분류 되지 않은 논문건수			0

연구주제 Time-line

'Kim, Wooil'의 발표논문(5)

이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용 가능한 특징 보상 기반의 음성 향상 기법
Kim, Wooil 김우일 한국정보통신학회 [2014]
잡음 환경 음성 인식을 위한 심층 신경망 기반의 잡음 오염 함수 예측을 통한 음향 모델 적응 기법
Kim, Wooil 윤기무 김우일 Yoon, Ki-mu 한국음향학회 [2019]
잡음 환경에 효과적인 음성인식을 위한 특징 보상 이득 기반의 음성 향상 기법
Bae, Ara 배아라 김우일 Kim, Wooil 한국음향학회 [2019]
Deep neural network-hidden Markov model 하이브리드 구조의 모델을 사용한 사용자 정의 기동어 인식 시스템에 관한 연구
Kim, Wooil 윤기무 김우일 Yoon, Ki-mu 한국음향학회 [2020]
Attention-long short term memory 기반의 화자 임베딩과 I-vector를 결합한 원거리 및 잡음 환경에서의 화자 검증 알고리즘
Bae, Ara 배아라 김우일 Kim, Wooil 한국음향학회 [2020]