• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.18 no.7
• /
• pp.37-45
• /
• 2013

Context dependent fusion (CDF) is a fusion algorithm that combines multiple outputs from different classifiers to achieve better performance. CDF tries to divide the problem context into several homogeneous sub-contexts and to fuse data locally with respect to each sub-context. CDF showed better performance than existing methods, however, it is sensitive to noise due to the large number of parameters optimized and the innate linearity limits the application of CDF. In this paper, a variant of CDF using support vector machines (SVMs) for fusion and kernel principal component analysis (K-PCA) for context extraction is proposed to solve the problems in CDF, named CDF-SVM. Kernel PCA can shape irregular clusters including elliptical ones through the non-linear kernel transformation and SVM can draw a non-linear decision boundary. Regularization terms is also included in the objective function of CDF-SVM to mitigate the noise sensitivity in CDF. CDF-SVM showed better performance than CDF and its variants, which is demonstrated through the experiments with a landmine data set.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06e
• /
• pp.273.2-277
• /
• 1998

본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.65-70
• /
• 1999

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.37-40
• /
• 2004

본 논문은 한국어 연속음성인식에 효율적인 문맥의존 음향모델 수에 대한 연구로써 유사음소단위 수에 따른 인식 성능을 비교, 평가하였다. 기존에 본연구실에서는 48음소를 기본인식단위로 이용하고 있으나 연속음성인식의 경우 문맥종속모델이 사용되고 문맥종속모델은 변이 음을 고려한 음소가 이미 포함되어 있어 이를 고려하면 기본 음소를 줄이므로서 계산량의 감소와 인식 성능 향상을 기대할 수 있을 것으로 생각된다. 따라서 , 본 논문에서는 기존의 48음소와 이를 39음소로 줄여 인식실험에 사용하여 그 성능을 비교 평가하기로 하였다. 이를 위하여 다양한 태스크의 데이터베이스를 통합하여 부족한 문맥요소들을 확장한 후 인식실험을 수행하였다. 실험결과 변이음의 개수를 줄이면서도 인식 성능저하가 없음을 확인할 수 있었으며 연속 음성의 경우 39음소를 이용한 경우가 $10\%$정도의 향상된 인식성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.25 no.7
• /
• pp.312-318
• /
• 2006

The conventional lip-synch system has a two-step process, speech segmentation and recognition. However, the difficulty of speech segmentation procedure and the inaccuracy of training data set due to the segmentation lead to a significant Performance degradation in the system. To cope with that, the connected vowel recognition method using Head-Body-Tail (HBT) model is proposed. The HBT model which is appropriate for handling relatively small sized vocabulary tasks reflects co-articulation effect efficiently. Moreover the 7 vowels are merged into 3 classes having similar lip shape while the system is optimized by employing a class dependent SCHMM structure. Additionally in both end sides of each word which has large variations, 8 components Gaussian mixture model is directly used to improve the ability of representation. Though the proposed method reveals similar performance with respect to the CHMM based on the HBT structure. the number of parameters is reduced by 33.92%. This reduction makes it a computationally efficient method enabling real time operation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.19 no.8
• /
• pp.63-67
• /
• 2000

This paper deals with text-prompt speaker recognition based on dynamic time warping (DTW). The Genetic Algorithm was applied to the creation of reference patterns for suitable reflection of the speaker characteristics, one of the most important determinants in the fields of speaker recognition. In order to overcome the weakness of text-dependent and text-independent speaker recognition, the text-prompt type was suggested. Performed speaker identification and verification in close and open set respectively, hence the Genetic algorithm-based reference patterns had been proven to have better performance in both recognition rate and speed than that of conventional reference patterns.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06e
• /
• pp.377-380
• /
• 1998

HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.23-27
• /
• 2003

Recently attempts to we the syllable as the recognition unit to enhance performance in continuous speech recognition hate been reported. However, syllables are worse in their trainability than phones and the former have a disadvantage in that contort-dependent modeling is difficult across the syllable boundary since the number of models is much larger for syllables than for phones. In this paper, we propose a method to enhance the trainability for the syllables in Korean and phoneme-context dependent syllable modeling across the syllable boundary. An experiment in which the proposed method is applied to word recognition shows average 46.23% error reduction in comparison with the common syllable modeling. The right phone dependent syllable model showed 16.7% error reduction compared with a triphone model.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.08a
• /
• pp.74-77
• /
• 1998

우리는 C++를 이용하여 음성인식기를 구현하여 기존의 C를 이용한 경우에 비하여 30% 수준의 소스로 표현하였고 인식기의 공동개발, 확장 및 개선, 기술 전수 등이 용이하게 되었으며 이를 음성인식 엔진 및 음성인식 연구를 위한 툴로 사용할 수 있게 되었다. 이 인식기의 특징으로는 연속 음성 및 대화체 음성을 인식할 수 있으며 trigram 언어 모델을 사용하였고 문맥 종속 음소 모델링에서는 기존의 triphone 보다 넓은 문맥을 고려한 n-phone context modeling을 사용하였으며 모델의 선정에는 음성학적 지식을 기반으로 한 질문을 사용한 decision tree를 사용하여 훈련에 나타나지 않은 단어나 문맥인 경우라도 가장 가까운 모델을 선정할 수 있게 하였다. 또, tree lexicon을 사용하여 속도를 개선하였으며 state 단위의 모델 공유를 통해 제한된 데이터를 이용하여 더 많은 모델을 훈련할 수 있어 성능을 개선하였다. 상용화를 염두에 두고 pc에서 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.62-64
• /
• 2010

문맥 광고의 의미론적 매칭에서 웹 페이지와 광고의 매칭 정확도는 웹 페이지와 광고의 분류 성능에 종속적이다. 그러나 광고의 짧은 텍스트는 광고 분류 성능을 하락시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는, 광고 분류 성능을 높이기 위하여, 광고 랜딩 페이지를 활용하여 광고 텍스트를 확장시키는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 그 효과를 입증한다. 추가로, 구문론적 매칭과 의미론적 매칭 방법을 적용하여 개발된 문맥 광고 엔진의 프로토타입을 제시한다.