일반기술

사후 신호대 잡음비, 선행 신호대 잡음비 및 예측 신호대 잡음비를 특징 벡터로 이용하는 서포트 벡터머신에 기초한 음성 검출 방법

본 발명은 사후 SNR(a posteriori SNR), 선행 SNR(a priori SNR) 및 예측 SNR(predicted SNR)을 결합하여 이를 특징 벡터로서 이용하는 서포트 벡터머신(Support Vector Machine; SVM)에 기초한 음성 검출 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 학습용 음성 데이터로부터 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 추출한 후, 이들을 결합하여 훈련용 특징 벡터를 생성하는 단계와, (2) 생성된 상기 훈련용 특징 벡터를 이용하여 SVM 모델을 생성하는 단계와, (3) 테스트하고자 하는 음성 데이터로부터 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 추출한 후, 이들을 결합하여 테스트 특징 벡터를 생성하는 단계와, (4) 추출한 상기 테스트 특징 벡터를 상기 SVM 모델 생성 단계에서 생성한 상기 SVM 모델에 대입하여 음성을 검출하는 단계를 포함하는 SVM에 기초한 음성 검출 방법에 관한 것이다.본 발명의 SVM에 기초한 음성 검출 방법에 따르면, 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 결합하여 이들을 SVM에 대한 특징 벡터로서 사용함으로써, 실시간으로 음성 신호를 처리해야 하는 이동 통신 환경에 적합하게 하면서도 음성 검출 성능을 대폭 향상시킬 수 있다.