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히스토그램 처리방법에 의한 잡음 스펙트럼 추정을 이용한 잡음환경에서의 음성인식 (Speech Recognition in Noisy Environments using the NOise Spectrum Estimation based on the Histogram Technique)

  • 권영욱;김형순
    • 한국음향학회지
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    • 제16권5호
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    • pp.68-75
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    • 1997
  • 스펙트럼 차감법은 잡음이 더해진 환경에서의 음성인시기에 널리 사용되는 전처리 방법이지만, 이를 위해서는 잡음의 스펙트럼을 잘 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 잡음 스펙트럼의 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 사용한다. 이 방법은 음성/비음성 구간의 구분을 할 필요가 없으며 서서히 변화하는 잡음의 스펙트럼도 추정할 수 있다는 점에서 여타의 잡음 추정방법에 비해 장점을 지닌다. 다양한 SNR 조건하에서 유색 가우시안 잡음 및 실제 자동차 소음을 부가시킨 음성에 대해 화자독립 고립단어 인식 실험을 수행한 결과, 히스토그램 처리방법에 기반을 둔 스펙트럼 차감법의 인식성능이 초기 비음성구간의 스펙트럼 평균을 이용한 기존의 잡음 스펙트럼 추정방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

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잡음환경에서의 음성인식을 위한 켑스트럼의 확률분포 정규화 기법 (Cepstrum PDF Normalization Method for Speech Recognition in Noise Environment)

  • 석용호;이황수;최승호
    • 한국음향학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.224-229
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    • 2005
  • 본 논문에서는 부가잡음 환경에서의 강인한 음성인식을 위해 켑스트럼의 확률밀도 (pdf) 정규화 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 켑스트럼의 평균 및 분산 등 주로 1, 2차 통계치 만을 정규화 하지만 제안한 방법은 깨끗한 음성과 잡음이 부가된 음성의 켑스트럼의 pdf를 동일하게 함으로써 켑스트럼의 통계치를 완벽하게 정규화 한다. 목표 pdf로는 다양한 확률분포를 고려하기 위하여 일반 (generalized) 가우시안 분포를 선택하였다. 또한 인식시 계산량을 감축하기 위하여 표 참조방법 (table lookup method)를 개발하였다. 화자독립 고립단어 인식 실험에서 제안된 기법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 잡음이 심한 환경에서 성능향상이 두드러졌다.

선형 변환망을 이용한 화자적응 음성인식 (Speaker Adaptation Using Linear Transformation Network in Speech Recognition)

  • 이기희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.90-97
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    • 2000
  • 본 논문에서는 불특정 화자의 음성에 대해서도 신뢰성 있는 인식이 이루어지도록 하는 음성인식 시스템을 구현하기 위한 화자적응 음성인식 기법을 제안한다. 제안한 화자적응 기법에 의한 음성인식 시스템은 표준화자의 음성특징을 1차선형 변환 망에 의해 새로운 화자의 음성특징에 선형적으로 적응하여 인식하며. 그 구성은 다층퍼셉트론을 퍼지 벡터양자화기로 사용하는 반연속 HMM을 기반으로 한다 구현한 인식시스템은 그 성능을 확인하기 위해 고립단어 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 화자적응 인식인 경우가 화자적응 수행하지 않은 시스템에 비해 인식률이 개선됨을 보였다.

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VQ와 HMM을 이용한 음성인식에서 화자적응에 관한 연구 (Speaker Adaptation in VQ and HMM Based Speech Recognition)

  • 이대룡
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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    • pp.54-57
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    • 1991
  • 본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.

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Neural-HMM을 이용한 고립단어 인식 (Isolated-Word Recognition Using Neural Network and Hidden Markov Model)

  • 김연수;김창석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.1199-1205
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    • 1992
  • 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Models)에서 문제점이 되는 개인차에의한 변동을 흡수하고, 적은 학습 데이타로서 인식률을 향상시키기 위하여 신경회로망을 이용한 NN-HMM(Neural Network Hidden Makov Models)에 의해 한국어 인식에 관하여 연구하였다. 이 방법은 HMM과 신경회로망의 출력을 각각 독립적인 인식값으로 가정하여 두 시스템의 확률곱으로 서로 보정되어 최대 인식확률의 음성모델을 인식하는 음성인식 시스템이다. 본 방법의 타당성을 평가하기 위하여 남, 여화자가 28개의 DDD 지역명을 발성한 음성데이타로 실험한 결과, 이산분포 HMM에 의한 방법에서는 91[%], 신경회로망에 의한 방법에서는 89[%], 제안된 방법에서는 95[%]의 향상된 인식률을 얻으므로써 인식성능의 우수함을 확인하였다.

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잡음환경에서의 음성인식을 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관한 연구 (A Study on a Model Parameter Compensation Method for Noise-Robust Speech Recognition)

  • 장육현;정용주;박성현;은종관
    • 한국음향학회지
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    • 제16권5호
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    • pp.112-121
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    • 1997
  • 본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.

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한국어 고립 단어 음성의 자음/모음/유성자음 음가 분할 및 인식에 관한 연구 (A Study on Consonant/Vowel/Unvoiced Consonant Phonetic Value Segmentation and Recognition of Korean Isolated Word Speech)

  • 이준환;이상범
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1964-1972
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    • 2000
  • For the Korean language, on acoustics, it creates a different form of phonetic value not a phoneme by its own peculiar property. Therefore, the construction of extended recognition system for understanding Korean language should be created with a study of the Korean rule-based system, before it can be used as post-processing of the Korean recognition system. In this paper, text-based Korean rule-based system featuring Korean peculiar vocal sound changing rule is constructed. and based on the text-based phonetic value result of the system constructed, a preliminary phonetic value segmentation border points with non-uniform blocks are extracted in Korean isolated word speech. Through the way of merge and recognition of the non-uniform blocks between the extracted border points, recognition possibility of Korean voice as the form of the phonetic vale has been investigated.

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Wavelet 특징 파라미터를 이용한 한국어 고립 단어 음성 검출 및 인식에 관한 연구 (A Study on Korean Isolated Word Speech Detection and Recognition using Wavelet Feature Parameter)

  • 이준환;이상범
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.2238-2245
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    • 2000
  • In this papr, eatue parameters, extracted using Wavelet transform for Korean isolated worked speech, are sued for speech detection and recognition feature. As a result of the speech detection, it is shown that it produces more exact detection result than eh method of using energy and zero-crossing rate on speech boundary. Also, as a result of the method with which the feature parameter of MFCC, which is applied to he recognition, it is shown that the result is equal to the result of the feature parameter of MFCC using FFT in speech recognition. So, it has been verified the usefulness of feature parameters using Wavelet transform for speech analysis and recognition.

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로봇 시스템에의 적용을 위한 음성 및 화자인식 알고리즘 (Implementation of the Auditory Sense for the Smart Robot: Speaker/Speech Recognition)

  • 조현;김경호;박영진
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.1074-1079
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    • 2007
  • We will introduce speech/speaker recognition algorithm for the isolated word. In general case of speaker verification, Gaussian Mixture Model (GMM) is used to model the feature vectors of reference speech signals. On the other hand, Dynamic Time Warping (DTW) based template matching technique was proposed for the isolated word recognition in several years ago. We combine these two different concepts in a single method and then implement in a real time speaker/speech recognition system. Using our proposed method, it is guaranteed that a small number of reference speeches (5 or 6 times training) are enough to make reference model to satisfy 90% of recognition performance.

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한국어/영어 병렬 코퍼스에서 구 단위 정렬을 위한 단위 구 자동 추출 (Automated Unitary Phrases Extraction for Aligning Phrases in Korean-English Bilingual Corpus)

  • 김기태;김동주;김한우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.181-183
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    • 2001
  • 정렬(alignment)은 병렬 코퍼스에서 원문서의 문단, 문장, 혹은 단어와 같은 단위 요소에 대해, 대역문서에서의 상응하는 단위 요소를 찾는 일로, 코퍼스 기반 기계번역 방식에서 매우 중요한 과정이다. 동일 어족간의 원문과 대역문에서는 어순이나 단위 요소들이 거의 일치하여 정렬에 큰 어려움이 없으나, 한국어와 영어와 같이 어족이 다른 언어간의 정렬은 언어의 단위 요소의 상이성과 어순의 차이 등으로 인해 않은 어려움이 존재한다. 본 논문은 어족이 다른 언어 사이의 정렬을 위해 상대 구문 고립성(Relative Syntactic Isolativity)이라는 개념을 적용하여 언어 단위의 상이성을 극복할 수 있는 단위 구를 제안하고 이들을 추출하는 방법에 대해 보인다.

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