• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.147-156
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• 2013

본 논문에서는 이동하는 로봇에 탑재한 대화체 음성인식기의 주위 잡음 환경에 강인한 새로운 음성 끝점 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법은 특징 값의 갑작스러운 변화점을 찾기 위해 에지 검출 필터(edge detection filter)를 적용하여 끝점을 찾았다. 하지만 프레임 에너지의 특징은 잡음 환경에서 불안정하기 때문에 음성의 끝점을 정확하게 찾기 어렵다. 그러므로 두 번의 고속 퓨리에 변환과 통계적 모델 기반의 특징 추출 기법을 제안하여 에지 검출 필터에 적용한다. 제안한 기법이 기존의 기법보다 강인한 특징이 될 수 있음을 본 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.1-10
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• 2006

본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.51-55
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제12권2호
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• pp.41-49
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• 2002

음성 인식 기술과 뿌리를 공유하는 화자 인식 기술은 지난 수십 년간의 연구결과로 괄목할 만한 진보가 이루어졌으며 최근에는 일반화될 수 있으리라는 기대를 가지도록 하기에 충분했다. 하지만 이러한 기술이 실제 환경에 적용되었을 때, 발성 환경을 제어할 수 없으며 그 결과 훈련 환경과는 다른 환경에서 발성된 음성을 인식 해야하는 이른바 '불일치 조건(mismatch condition)' 현상이 발생하게된다. 초기에는 이 현상을 극복하기 위해 잡음 자체를 모델링하고 제거함으로써 훈련과 인식 환경의 차이를 일정하게 정규화(normalization)해주는 연구가 진행되었다. 하지만 최근에는 잡음에 의한 왜곡의 모델이 복잡하고 실제 인식 성능에 직접적으로 나타나지 않는 문제점을 추가로 극복하기 위해, 훈련과 인식 환경의 차이를 보상해주는(compensation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 화자인식기술과 함께 성능저하를 일으키는 불일치 요인들 및 그것들을 극복하기 위한 기술들을 소개하고자 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.126-129
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• 2003

자동 음성 인식(ASR) 시스템에, 끝점 추출과 에너지 정규화는 중요한 역할을 하게 된다 그러나 낮은 SNR이나 nonstationary 환경에서, 기존 방법은 끝점 추출과 에너지 정규화에 있어서 자주 실패하게 되며, ASR을 급격히 열화시키곤 한다. ASR을 수행하기 위해, 최적의 필터에 3상태 천이도를 사용하고, 필터는 정확성과 강인함을 확실히 하기 위해 여러 이론들을 이용하여 설계하였고 여러 가지 잡음이 있는 음성 신호환경에서 거의 일정한 응답을 주었다. 검출된 끝점은 곧바로 에너지 정규화에 적용된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 낮은 SNR에서 에러율을 크게 감소시키고 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.338-342
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• 2007

본 논문에서는 모바일 환경에서 고립단어 음성인식을 할 경우 화자종속 방법을 이용하여 성능을 높이는 사용자 적응형 후처리 방법을 제안한다. 이 방법은 인식기의 정확한 인식 결과를 위한 추가적인 처리들로 구성된다. 즉 인식기의 출력과 정확한 최종 결과들 간의 관계를 학습하여 이를 잘못된 인식기의 출력을 수정하는 데에 사용한다. 학습에는 패턴인식에 강인한 다층 퍼셉트론을 사용하며 학습 시간을 고려하여 모델을 세분화하고 동적으로 동작할 수 있도록 구현한다. 이 결과 인식기의 오류에 대해 41%를 수정하는 성과(오류 수정률: 41%)를 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2021

음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.129-132
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• 1994

본 논문에서는 윈도우즈용 음성인식 software "voice access"를 개발하여 연구한 실시간 음성검출 알고리즘에 관해 소개한다. 이 음성검출 알고리즘은 200 sample 단위의 프레임 에너지, 프레임 영교차율, 음성의 길이를 음성검출의 파라메타로 사용한다. 각 파라메타의 문턱값은 신호의 평균값, 잡음의 표준편차, 미디안 표준편차와 한국어의 음성적 특성을 고려하여 설정하였으며 주변의 환경에 적응해 가며 문턱값을 조정하므로 주변 잡음환경의 변화에 대해서도 강인한 음성검출 결과를 보여준다. 또한 실시간으로 음성을 검출하므로 실용성이 높다. 음성의 검출은 일반사운드 카드를 통해 16-bit의 8KHz로 샘플링된 신호를 사용한다. 음성검출을 위한 분석은 200 sample 씩 하고 100 sample 씩 overlap 하면서 수행한다. 음성검출을 위한 모든 분석은 특별한 DSP의 도움없이 486D 이상에서 실시간으로 구현했다.시간으로 구현했다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.396-400
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• 1998

문장 독립형 화자인식 시스템에 운율정보 사용을 제안한다. 스펙트럴 특징패턴만을 주로 사용하고 있는 기존의 화자인식 시스템은 채널왜곡이나 기타 잡음환경에서 성능이 크게 저하된다. 그러나 화자의 speaking style을 반영하는 운율정보는 주위환경에 강인한 특성을 갖는다. 적합한 코드북 크기와 피치 컨투어 특징 벡터의 길이를 실험 치로 구하여 자동차 소음과 백색 가우시안 소음이 섞인 음성에 대하여 화자인식 실험을 하였다. 실험 결과 소음 환경에서 운율 정보를 이용한 화자 dsltlr 시스템이 스펙트럴 모델보다 인식율이 높음을 보였다.