이러 한 점 을 개선 하 기 위하 여 본 발명 에서 MFCC 알고리즘 을 적용 하 여 음향 신호 에 대하 여 특징 값 을 추출 하 는 것 은 , 위너 ( wiener ) 필터 를 적용 해 음향 데이터 의 잡음 을 제거 하 고 , 변형 된 필터 뱅크 를 통해 저 주파수 의 잡음 제거 , 고주 파수 에 밀집 된 삼각 필터 로서 특징 값 을 추출 하 도록 한다 . 즉 , 도 7 에 도시 한 바 와 같이 위너 ( wiener ) 필터 를 적용 해 음향 데이터 의 잡음 을 제거 하 고 , 변형 된 필터 뱅크 를 통해 저 주파수 의 잡음 제거 , 고주 파수 에 밀집 된 삼각 필터 로 특징 벡터 를 뽑아낸다는 점 이 다르 다 . 이후 , 삼각 필터 를 통해 강조 된 에너지 는 DCT 를 생략 하 여 데이터 의 특징 벡터 를 더 명료 화 시킨다 .