• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.649-655
• /
• 2006

본 논문은 화자 독립의 음성인식을 위한 연구로써, DMS 모델에 의한 DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) 코드북과 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 방법을 제안한다. 정적 스펙트럼 특징으로서는 LPC ?S스트럼 계수를 이용하였고, 동적 스펙트럼 특징으로는 LPC ?S스트럼의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두개의 스펙트럼 특징들을 각각 VQ 코드북으로 양자화되고, DMS 모델을 이용한 HMM은 입력으로써 정적 스펙트럼 특징과 동적 스펙트럼 특징을 받아드림으로써 모델링된다. 제안된 방법에 의한 인식 실험은 기존의 다양한 인식 방법에 의한 인식 실험들과 비교를 위해 동일한 데이터와 조건 하에서 수행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수한 방법임을 입증하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.52-60
• /
• 1991

본 연구는 스펙트럼의 동적 특징을 한 파라메타로 하는 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)을 이용한 단독어인식에 관한 것으로 정적 스펙트럼 특징뿐 아니라 동적 스펙트럼 특징을 평가할 수 있는 DHMM에 근거한 음성 인식 실험을 논의 한다. 정적특징으로는 LPC cepstrum 계수를 이용하였고, 동적특징으로는 LPC cepstrum 의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두 개의 특징 벡터들을 각각 집단화하여 만든 두 VQ codebook과 입력으로 받아들인 정적 벡터및 동적벡터로 단어들을 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)으로 모델링 하였다. 전체적인 실험에서 기존의 HMM을 이용한 인식실험에서는 88.8%의 인식율을 얻었는데 반해, DHMM을 이용한 인식실험에서는 92.7%의 인식율을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.94-99
• /
• 1997

본 논문에서는 잡음환경에서의 음성인식을 위하여 잡음의 확률적 특성과 음성모델을 이용하는 확률적 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 음성이 존재하지 않는 구간에서 추정한 잡음을 잡음음성에서 차감하여 잡음을 제거함로, 추정한 잡음의 형태가 음성인식기에 입력되는 잡음음성에 포함된 잡음과 상이한 특성을 나타낼 경우에는 효과적인 잡음의 제거가 불가능하다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 형태를 가지는 잡음의 원형을 사용하여, 잡음음성에서 잡음을 제거하는 방법을 사용하였다. 잡음의 확률적인 특성을 여러 개의 잡음원형으로 나타내므로, 스펙트럼 차감법은 입력음성에 대해서 확률적으로 수행되어 잡음이 제거된 다중의 스펙트럼을 출력하게 되고, 인식시에는 조용한 환경의 음성으로 학습된 음성모델에 따른 최적의 스펙트럼을 이용하여 인식을 수행한다. 또한 정적인 파라미터와 동적인 특징파라미터를 동시에 고려하여 잡음을 영향을 최소화하므로 보다 효과적인 잡음처리가 가능하다. 제안한 방법의 타당성을 실험적으로 검증하기 위해서, 잡음환경의 음성인식에 적용하였다. SNR 10 dB인 50개의 고립단어에 대한 실험결과, 잡음처리를 하지 않았을 경우 72.75%, 스펙트럼 차감법은 80.25%, 제안한 방법을 사용하였을 경우는 86.25%의 인식률을 얻음으로써, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
• /
• pp.115-118
• /
• 2002

화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 즉, 파라미터의 화자내의 변이보다 화자간의 변이가 큰 특성을 가져야 화자간의 구분이 용이하다. 또한, 화자간 오류를 최소화하기 위해 화자간 구별이 뚜렷한 특징 파라미터뿐만 아니라 분별력이 뛰어난 인식방법도 필요하다. 최근의 실험결과들을 살펴보면 발성기관에 의한 정적인 특징뿐 아니라, 발성습관에 의한 동적인 특징을 같이 이용함으로써 보다 정확한 인식결과를 얻고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다음과 같이 제안한다. 음성의 특징벡터로 운율정보 사용을 제안한다 현재 화자인식 시스템에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 특징벡터는 스펙트럼 정보를 모델링하고 있는 것으로 비잡음 환경에서 종은 성능을 보이고 있다. 그러나 잡음 환경변화에 크게 왜곡되며 인식율이 현저하게 저하되는 문제점이 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 음성의 동적 변화를 측정할 수 있는 세그먼트로 분할한 피치열을 변경하여 인식의 특징패턴으로 사용한다. 이는 문장의 운율정보를 보여주는 것으로 소음환경에서 강인한 특성을 보였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
• /
• pp.211-214
• /
• 2003

일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.