일반기술

음성 검출을 위한 통계 모델을 적응적으로 결정하는 방법

본 발명은 음성 검출을 위한 통계 모델을 적응적으로 결정하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 과거m개의 이전 프레임에서의 잡음이 섞인 음성에 대한 DFT 계수들을 포함하는 벡터에 대하여, KS 테스트 통계량을 구하는 단계와, (2) 상기 구해진 KS 테스트 통계량을 이용하여 KS 테스트 통계량에 대한 평가치를 구하는 단계와, (3)각각의 통계 모델에 대해 구해진 상기 평가치들을 비교하여, 평가치가 최소가 되는 통계 모델을 최적 통계 모델로 선택하는 단계와, (4) 상기ㅏㄴ계 (1) 내지 (3)를 일정 구간의 프레임마다 반복하여 해당 일정 구간의 프레임에 대한 최적 통계 모델을 적응적으로 선택하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다. 본발명은, 음성 검출을 위한 통계 모델을 잡음의 유형 및 SNR 조건에 따라서 적응적으로 결정함으로써, 기존의 가우시안 통계 모델을 사용하는 경우에 비해 음성 검출 성능을 향상시킬 수 있다.