본 논문에서는 반향이 큰 로봇 환경에 강인한 음성 끝점 검출 방법을 제안한다. 양방향 대화 로봇과 같이 반향대 신호 비가 -5 dB 이하인 반향환경에서는, 반향제거기의 성능이 저하되어 사용자 음성 에너지와 비슷한 크기의 에너지를 갖는 잔여반향이 생긴다. 잡음에 강인한 기존의 음성 끝점검출 방법이라도, 사용자 음성과 비슷한 수준의 에너지를 갖는 잔여반향은 음성으로 오검출하기 때문에 정확한 음성 끝점검출이 어렵다. 반향 환경에 강인한 끝점검출을 위해, 본 논문에서는 음성/반향 구간 판별에 좋은 성능을 보이는 동시통화검출의 결과를 기존의 음성끝점검출 방법과 AND 연산하여 음성끝점검출기를 구성하였다. 제안하는 방법의 평가를 위해 반향이 큰 환경에서 고립단어 인식을 실험하였고, 다양한 실험환경에서 기존 음성 끝점검출 방법보다 평균 30 % 이상의 인식 성능 향상을 확인할 수 있었다.
This paper presents a robust speech end-point detector using double talk detection in echoic conditioned speech recognition robot. The proposed method consists of combining conventional end-point detector result and double talk detector result. We have tested the proposed method in isolated word recognition system under echoic conditioned environment. As a result, the proposed algorithm shows superior performance of 30 % to the available techniques in the points of speech recognition rates.
