• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2291-2297
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• 2017

본 논문에서는 음성 데이터베이스를 평가하기 위해 여러 가지의 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명하고 심층 신경망 기반의 새로운 음성 성능 지표 생성 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 한 음성 특성 지표 추출 방법에 대해 설명하며 선행 연구에서 조합에 사용한 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값을 심층 신경망 학습을 통해 추출한 확률 값으로 대체해 조합함으로써 단어 오인식률과 보다 높은 상관도를 갖는 것을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.383-389
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• 2004

본 논문에서는 훈련 및 인식 환경이 다른 상황에서 eigenvoice 기반 고속화자적응의 성능향상을 위하여 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식과 차원별 eigenvoice 모델 평균 가중합 방식을 제안하였다. PBW 452 DB를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 적은 양의 적응데이터를 사용했을 때 제안된 방식이 기존의 eigenvoice 방식에 비하여 많은 성능향상을 얻을 수 있었다. 적응단어 수를 1개에서 50개로 변경시키면서 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식을 사용한 경우 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 약 22∼30% 감소하였다. 또한 차원별 eigenvoice 모델 평균을 이용한 eigenvoice 적응방식에서는 1개의 단어를 적응데이터로 사용했을 경우에 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 최고 41%까지 감소하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.464-470
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• 2016

본 논문에서는 음성의 특성 지표를 이용한 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템의 개발 내용을 소개하고 이 시스템의 핵심 기술인 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명한다. 선행 연구에서는 본 시스템에 필요한 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 인식 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 실험에서는 선행 연구에서 조합에 사용한 이차적인 음성 인식기에서 추출된 음향 모델 확률 값을 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값으로 대체해 조합함으로써 시스템 구축 시 다른 음성 인식기에 대한 의존성을 감소시킨다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.97-103
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• 2001

현재 HMM은 음성인식에서 가장 널리 쓰이는 방법이다. 대부분의 경우 HMM의 매개변수는 훈련데이터에 대해 최대유사도를 가지도록 훈련된다. 그러나 이러한 방법은 다른 단어들에 대한 변별력을 고려하지 않는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해, 유사단어에 대한 정보와 두 단어 사이에 변별력을 가지는 함수를 사용하여, 인식된 단어와 유사단어만을 대상으로 재인식하는 과정을 통해 단어를 검증하는 방법을 제안하였다. 유사단어는 각 단어의 HMM에 다른 단어의 훈련음성으로 확률값을 계산하여 가장 유사한 단어를 얻었으며, 단어간에 변별력을 가지는 인식기는 각 상태에 하중값을 가지는 인식기를 사용하여 구현하였다. 단어간에 변별력을 가지는 하중값은 유전자 알고리듬을 사용하여 얻었다. 실험에서 유사단어와 변별력을 가지는 검증기의 사용으로 오인식률이 약 22% 감소하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.767-770
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• 2005

네트워크상에서 전달되는 음성데이터는 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식률을 향상시키기 위해서 음성 데이터를 입력받아, 이를 음소단위 기반의 유사율 알고리즘을 적용시켜 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 음소단위 기반의 유사율 알고리즘과 다중발화를 이용했을 때 Threshold 값이 85% 일 경우 사전에 구축된 단어와 매칭된 인식률은 100%였으며, 사전에 없는 단어의 오인식률은 2%로 감소되었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.403-407
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• 2003

최근 고속화자적응 기법으로 eigenvoice 방식이 많이 사용되고 있다. Eigenvoice 적응방식에서도 적응화자의 적응 데이터가 매우 적은 경우에는 적절한 가중치의 추정이 어렵기 때문에 적응 데이터가 어느 정도 많은 경우에 비해 인식성능 향상이 크지 않다. 본 논문에서는 적응 데이터가 적을 때의 성능향상을 위하여 eigenvoice의 가중치 분포 특성을 이용한 eigenvoice 기반 고속화자적응을 제안한다. PBW 452 데이터베이스를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 가중치 문턱치(threshold) 적용 방식을 사용하여 적응 데이터가 매우 적은 경우의 상대적인 성능 저조 문제를 완화시켰다. 적응단어를 단 1개만 사용한 경우 가중치 문턱치 적용 방식을 사용하여 단어 오인식률을 9-18% 정도 감소시켰다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.1-5
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• 2002

본 논문은 수족이 불편한 장애인의 편리성을 위해 휠체어에 음성인식 모듈을 개발하는데 목표로 하고 있다. 본 시스템의 주프로세서는 TMS320C32를 이용하였고, 전처리단계에서 잡음환경의 특성을 고려하여 Winer 필터를 적용해서 잡음을 제거하였고 특징추출과정에서는 LPC&Cepstrum을 이용하여 프레임당 12차의 특징패턴을 추출하였다. 그 후 인식부에서는 기존의 알고리즘 중 고립단어에서 흔히 사용하는 DTW(Dynamic Time Warping)과 오인식률 발생을 방지하기 위해 NN(Neural Network)를 결합한 Hybrid 형태로 구현하였다. 본 연구에서는 DTW와 Hybrid형태를 각각 실험한 결과 잡음환경에서 고립단어 인식률이 평균 96%이상 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.853-858
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• 2006

음성인식에서 TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model)은 자유 매개변수의 수를 감소시키기 위한 좋은 접근이지만, GPDF(Gaussian Probability Density Function) 군집화 오류에 의해 음성인식의 오류를 발생시켰다. 본 논문은 TMHMM에서 발생하는 군집화 오류를 최소화하기 위하여 HCNN(Homogeneous Centroid Neural Network) 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CNN(Centroid Neural Network)을 TMHMM상의 음향 특징벡터에 활용하였으며, 다른 상태에 소속된 확률밀도가 서로 겹쳐진 형태의 이질군집 지역에 더 많은 코드벡터를 할당하기 위해서 본 논문에서 새로 제안이 제안되는 이질성 거리척도를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 한국어 고립 숫자단어의 인식문제에 적용한 결과, 기존 K-means 알고리즘이나 CNN보다 각각 14.63%, 9,39%의 오인식률의 감소를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1380-1386
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• 2003

화자들 사이의 성도의 길이의 변이에 의하여 음성 인식기의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 입력 음성에서 추출한 단구간 스펙트럼의 주파수축을 확대하거나 축소하여 음성인식기에 미치는 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화하는 방법을 사용한다 성도의 길이를 정규화하기 위한 주파수 변환 함수로서, 선형의 주파수 변환 함수와 조각적 선형적인 변환 함수를 고려하였다. 또한, 커다란 성도길이의 변이에 따른 주파수축의 척도변화를 보다 효과적으로 모의할 수 있는 가변구간 조각적 선형함수를 제안한다. TIDIGITS 연결 숫자음 음성자료에 대하여 제안한 방법을 적용한 결과, 단어의 오인식률을 2.15%에서 0.53%로 크게 감소시킴으로서, 성도 길이 정규화가 화자 독립 음성인식기의 성능 향상에 필수적임을 알 수 있었다.