• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.407-412
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• 2019

본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.63-75
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• 1998

한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.82-91
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• 1991

본 논문에서는, 후지쯔의 음성 자동인식 관련 제품 개발의 역사, 현재의 상품, 그리고 앞으로의 연구 개발에 대해서 소개한다. 현재는 4,000단어로 부터 12,000단어를 인식하는 특정 화자형의 F2360, 17단어를 인식하는 불특정 화자형의 F2355 L/S를 판매하고 있으며, 앞으로의 연구 개발로는 음소 변형에 적극적으로 대처하고, 자연적인 발성을 인식하기 위한 기초 기술을 개발할 계획에 있다. 인식할 단어의 문자 표기에 음향 segment 변형 규칙을 적용하여 음향 segment network를 자동 생산하여서 입력 음성과의 조합을 행한다. 이 기초 기술을 대어휘 단어 음성 인식에 응용하기 위해서 필요한 단어 후보 선택 방식, 문절 발성을 문장 입력에 응용하기 위한 문절 후보 생성 방식과 문 검사 방식에 대해서도 서술한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.33-36
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• 2000

어휘독립 고립단어인식은 미리 훈련된 부단어(sub-word) 단위의 음향모델을 이용하여 수시로 변하는 인식대상어휘를 인식하는 것이다. 본 논문에서는 소용량 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘독립음성인식 시스템을 구성하였다. 소용량 음성 데이터베이스에서 미관측문맥 종속형 부단어에 대한 처리에 효과적인 백오프 기법을 이용한 음소 군집화 방법으로 문턱값을 변화시키며 인식실험을 수행하였다. 그리고 훈련용 데이터의 부족으로 인하여 문맥 종속형 부단어 모델이 훈련용 데이터베이스로 편중되는 문제를 deleted interpolation 방법을 이용하여 문맥 종속형 부단어 모델과 문맥 독립형 부단어 모델을 병합함으로써 해결하였다. 그 결과 음성인식의 성능이 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.48-51
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• 1994

본 논문은 N개의 최적문장을 찾을 수 있는 한국어 연속 음성인식시스템 개발과 성능실험에 관한 것이다. 개발된 연속 음성인식시스템은 462개의 단어로 이루어지며 언어 복잡도가 30인 연속문장을 인식할 수 있으며 언어처리, 기계번역 등과 같이 쉽게 정합되어 문장 인식률을 향상시킬 수 있도록 N개의 최적문장도 찾을 수 있다. 또한 인식의 기본단위로 triphone을 사용하였으며 단어간, 단어내의 조음현상도 모델링하였다. 남성화자 3인에 대한 화자독립 실험 결과 단어 인식율은 95.7%을 얻었으며 문장 인식율은 하개의 최적문장인 경우 88.5%, 5개의 최적문장을 고려하면 98.6% 문장 인식률을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.229-231
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• 2003

일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권3호
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• pp.3-9
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• 1999

본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ？ 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.544-546
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• 2001

이 논문은 OCR(Optical Character Reader)로 인식된 한글 문서에서의 오인식 경향을 분석하고, 이를 이용한 한글 단어 검색 방법을 제안한다. OCR로 인식된 많은 야의 한글 문서를 기반으로 자모별 인식 빈도수를 계산하고 이를 바탕으로 초성, 중성, 중성별 인식 혼동 행렬(confusion matrix)을 구성하였다. 또한 인식 정보를 적절히 이용하기 Bayes 정리를 이용하였다. 질의어에 대한 오인식 단어의 검색 방법을 제시하고 혼동 행렬과 이 검색 방법을 바탕으로 OCR 기반 단어 검색 시스템을 구축하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.43-47
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• 1998

대용량, 대어휘, 화자독립 음성인식시스템의 개발과 1998년 3월 16일부터 일반인들을 대상으로 시험운용하고 있는 음성인식 증권서비스에 대한 것이다. 이 시스템은 상용서비스를 위하여 한 대당 120명이 동시에 사용할 수 있는 대용량 시스템으로 HMM 기술에 기반을 둔 고립단어 인식 시스템이다. 이 시스템은 음소를 기본 인식단위로 사용하여 인식단어의 추가 및 변경이 자유로우며, 추가 또는 변경된 회사명칭을 운용자의 개입 없이 자동적으로 시스템에 반영될 수 있다. 본 서비스의 개발과정에서 인식대상단어를 결정하는데 발생된 문제점과 인식단어의 변경방법 및 적용후의 효과 등을 살펴보았다.