본 논문에서는 차량 항법영 음성 인식을 위한 화자 독립 단독음 인식 시스템을 범용 DSP를 사용하여 구현하였으며, 잡음 처리 기술로 SNR 정규화와 RAS를 결합한 방법을 제안하여 인식 시스템의 성능을 개선시켰다. 인식 알고리즘으로서 반연속 HMM을 사용하였으며, TMS320C31을 이용하여 구현하였다. 실험에서 사용된 인식 단어는 차량 항법 시스템을 위한 명령어 69단어이며, 구현된 인식 시스템은 자동차 환경에서 녹음된 음성 데이터에 의한 인식 결과와 하드웨어 구현에 따르는 제약 조건을 동시에 고려하여 구현되었다. 주행 중에 녹음된 데이터에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 특징 벡터 중 MFCC-CMS를 이용하고, 잡음 처리 방법으로 SNR 정규화와 스펙트럼 차감법을 결합하여 실험한 경우 최고 93.62%의 인식 성능을 보였으며, 89.93%의 인식률을 갖는 기존 방법보다 3.69%의 인식 성능 향상을 가져왔다. 제안된 잡음 처리 방법은 자동차 안에서의 SNR이 5dB이하에서 좋은 인식 성능을 보이는 것으로 나타났다.
In this paper, a speaker-independent isolated world recognition system for a car navigation system is implemented using a general digital signal processor. This paper presents a method combining SNR normalization with RAS as a noise processing method. The semi-continuous hidden markov model is adopted and TMS320C31 is used in implementing the real-time system. Recognition word set is composed of 69 command words for a car navigation system. Experimental results showed that the recognition performance has a maximum of 93.62% in case of a combination of SNR normalization and spectral subtraction, and the performance improvement rate of the system is 3.69%, Presented noise processing method showed good speech recognition performance in 5dB SNR in car environment.
