세그먼트 특징을 이용한 음성 인식을 위한 오디오 분할

오디오 분할은 음성 인식 성능에 상당한 영향을 미치는 여러 오디오 처리 응용 프로그램에서 필수적인 전처리 단계입니다. 다양한 잘 알려진 분할 방법의 장점을 결합한 새로운 프레임워크를 소개합니다. 자동으로 추정된 로그 선형 세그먼트 모델을 사용하여 변화 지점을 지역적으로 분류하는 대신 최대 사후 확률 디코딩 전략을 통해 오디오 스트림의 세그먼트를 전체적으로 결정합니다. 음성 인식 성능 측면에서 다른 분할 기술과 비교한 결과, 우리의 접근 방식이 유망한 분할 품질을 보임을 보여줍니다.