음성 신호 처리의 원리와 알고리즘

소개

"음성 신호 처리의 원리와 알고리즘"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 음성 신호의 특성과 디지털화 과정
(2) 전처리 단계: 프리엠퍼시스, 프레임 분할, 윈도잉
(3) 특징 추출 알고리즘: 푸리에 변환, 멜 주파수 켑스트럼 계수(MFCC), 선형예측코딩(LPC)
(4) 잡음 제거와 음성 강화 기법
(5) 패턴 매칭과 분류 알고리즘: HMM, DNN, RNN
(6) 실시간 음성 신호 처리의 구현과 응용
(7) 최신 연구 동향과 미래 과제

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

음성은 인간이 사회적 관계를 형성하고 정보를 교환하는 가장 본질적인 도구로서, 인간 문명 발전에 있어 필수적인 의사소통 수단이었다. 문자와 기호 체계가 발달하기 이전부터 사람들은 음성을 통해 지식을 전달하고 협력했으며, 이는 인류 집단의 생존과 발전을 이끄는 핵심이었다. 현대에 들어 정보통신 기술과 인공지능이 결합하면서, 인간의 음성을 기계가 이해하고 처리하는 기술에 대한 수요가 폭발적으로 증가하였다. 스마트폰의 음성 비서, 화상회의의 자동 자막, 의료 기록 자동화, 자율주행차의 음성 제어 기능 등은 이러한 수요를 대표하는 사례들이다.

이러한 응용의 기반에는 음성 신호 처리라는 핵심적 기술이 자리한다. 음성 신호 처리는 인간의 발화를 물리적 신호로부터 분석 가능한 정보로 변환하는 전 과정을 포괄한다.

참고자료

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· Davis, S., & Mermelstein, P. [1980]. "Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences". IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing.
· Benesty, J., Sondhi, M. M., & Huang, Y. [2008]. "Springer Handbook of Speech Processing". Springer.
· Hinton, G., et al. [2012]. "Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition". IEEE Signal Processing Magazine.
· 김동규. [2019]. <음성 신호 처리와 인공지능 알고리즘>. 한국음향학회지.
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