성대마이크를 이용한 ASR 시스템 개발을 위한 인식기 최적화

Recognizer Optimization for a Isolated-word Recognition system using Throat Microphone

성대마이크는 디바이스의 특성상 환경 잡음을 최소화하는 장점이 있다. 그러나 고주파정보의 손실과 부분적인 포먼트 정보의 손실 때문에, 성대마이크를 이용한 명령어 인식기는 표준마이크를 이용한 명령어 인식기보다 낮은 성능을 보인다. 본 논문은 한국어 음운자질의 특성을 적용한 특징추출 알고리즘과 최적화된 인식모델을 이용하여 높은 성능을 갖는 명령어 인식시스템을 제안한다. 성대 울림 특성이 한국어 내의 분포 분석하여 성대 울림 정보만으로 명령어 인식기 개발이 가능함을 보이고 음성인식에 높은 성능을 보이는 Time Delay Neural Network(TDNN)[1]을 성대신호 명령어 인식에 최적화한 구조를 제안한다. 실험을 통해 찾은 최적 TDNN 구조를 성대신호에 적용한 했을 때 약 87%의 높은 성능을 보였다.