• 제목/요약/키워드: 보상인식

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무선 통신망에서 음성인식률 개선을 위한 보상기법 연구 (Compensation Method for Improvement of Speech Recognition in Wireless Communication Network)

  • 서진호;박호종
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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    • pp.65-68
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    • 2004
  • 이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

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스테레오 데이터에 기반한 차원별 가중 보상에 의한 음성 인식 성능 향상 (Performance Improvement of Speech Recognition based on Stereo Data with Dimensionally Weighted Bias Compensation)

  • 김종현;송화전;김형순
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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    • pp.139-142
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    • 2004
  • 훈련 과정과 인식 과정사이의 주변 잡음과 채널 특성으로 인한 환경의 불일치는 음성 인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 차이를 극복하기 위해 다양한 전처리 방법이 제안되어 왔으며, 최근에는 스테레오 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model(GMM)을 이용하여 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 차원별로 특징벡터를 보상해주는 추정된 보상벡터는 underestimation되는 경향이 있으며, 그 정도가 각각의 차원마다 달라짐이 관찰되었다. 본 논문에서는 SPLICE 방법에 기반하여 추정된 보상벡터와 실제 보상벡터 사이의 관계를 관찰하여 차원별로 다른 가중치를 적용하는 차원별 가중 보상 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 Aurora2 Clean-condition인 경우 baseline 실험 결과에 비해 $68\%$의 높은 상대적인 인식 향상율을 얻었다.

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전화망을 통한 핵심어 검출 시스템에서의 채널왜곡 보상벙법의 성능비교 (Performance Comparision of Channel distortion Compensation Techniques in Keyword Spotting System over the Telephone Network)

  • 이교혁
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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    • pp.56-60
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    • 1996
  • 본 논문에서 핵심어 검출(Keyword spotting ) 시스템에서의 채널 왜곡에 대한 보상방법등의 성능을 비교하였다. 훈련을 음성과 인식실험용 음성은 서로 다른 환경에서 수집되었으며, 특별히 인식실험용 음성으로는 전화망을 통한 음성 데이터를 이용하였다. 전화망을 통한 음성인식에서는 채널왜곡과 부가잡음에 의해서 음성신호에 왜곡이 생기므로 이들에 대한 적적한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 채널 왜곡보상을 위한 처리방법으로 널리 사용되고 있는 global cepstral mean substraction (GCMS), local cepstral mean subtraction(LCMS) 그리고 RASTA processing을 적용하였다. 그리고 인식성능의 개선을 위해 이들 방법을 likelihood ration scorning 에 의한 후처리 과정을 적용하였다. 인식실험결과 이들 방법 모두 채널왜곡 보상을 하지 않았을 경우와 비교하여 더 좋은 인식성능을 얻을 수 있었으며, 그 중 후처리를 적용한 LCMS 방법이 가장 우수한 성능을 나타내었다.

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빠른 공분산 보상을 이용한 온라인 HMM 적응 (On-line HMM adaptation using fast covariance compensation for robust speech recognition)

  • 정규준;조훈영;오영환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.34-36
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    • 2001
  • 본 논문에서는 모델 기반의 잡음 보상 방법인 PMC (parallel model combination)를 온라인상에서 적용하는 방법에 관해 논한다. PMC는 파라미터 보상시 미리 계산된 잡음 모델을 필요로 하며 파라미터 보상에 많은 연산을 요구하므로 온라인으로 모델 파라미터를 보상하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 온라인 모델 보상 방법을 살펴보고, 기존 방법에서 보상 시간 문제로 제외한 PMC의 공분산 보상을 비교적 적은 연산량으로 수행하여 인식성능을 더욱 향상시켰다. 고립 숫자음 인식시스템에 백색 잡음을 SNR 0, 5, 10 dB로 가산한 평가 자료로 실험한 결과, 제안한 방식은 PMC를 적용한 경우에 비해 모델 적응 시간은 적게 걸리면서도 기존의 온라인 모델 보상 방법에 비해 평균 10%의 인식률 향상을 보였다.

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연속 숫자음 전화음성의 인식 성능 향상에 관한 연구 (A Study on the Performance Improvement of Connected Digit Telephone Speech Recognition)

  • 김민성;정성윤;손종목;배건성
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.143-146
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    • 2002
  • 전화음성의 경우 전화 회선의 채널 대역폭 제한과 통화로 형성시 달라지는 채널의 특성으로 인하여 마이크 음성에 비하여 인식 성능이 많이 저하된다. 본 연구에서는 연속 숫자음 전화음성의 인식율 향상을 위해 채널 왜곡 보상 기법들을 적용하고, HTK 기반의 인식 실험을 통해 보상 기법에 따른 인식 성능을 비교하였다. 채널 왜곡 보상 기법으로 CMN, RASTA, RTCN 등을 적용하고, 각 보상 기법에 따라 HMM의 state 수, mixture 수를 바꾸어 가며 인식 실험한 결과를 제시한다.

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잡음 환경에서 음성인식을 위한 스펙트럼 기울기의 효과적인 보상 방법 (Efficient Compensation of Spectral Tilt for Speech Recognition in Noisy Environment)

  • 조정호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.199-206
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    • 2017
  • 환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.

경찰공무원의 직무만족 영향요인에 관한 연구 (Police Officers to Identify the Impact of the Job Satisfaction)

  • 신승균
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권12호
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    • pp.314-321
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    • 2009
  • 본 연구는 경찰공무원들의 조직환경 및 직무특성, 보상유형 등의 제반요인들이 직무만족에 어떠한 영향을 미치는가에 관한 실증적 연구이다. 특히 우리나라 경찰의 지배적인 조직문화의 유형은 무엇이고 어떠한 보상유형이 경찰조직 및 경찰관개인의 직무만족에 어떠한 영향을 미치고 있는가를 파악하려는 데 그 목적이 있다. 경찰공무원의 직무만족 영향요인에 관해 실증적 연구를 수행한 결과로 첫째, 직무흥미, 사회인정, 조직응집, 경제적 보상에 대한 인식이 높을수록 직무만족도는 높아지는 경향을 보였고, 근무환경에 대한 인식이 높아질수록 직무만족도는 낮아지는 경향을 보이는 것으로 나타났고, 둘째, 직무만족 영향요인 중 직무흥미, 사회인정, 조직응집, 경제적 보상에 대한 인식이 높아질수록 직무만족도는 높아지는 경향이 있으며, 근무환경에 대한 인식은 직무만족도에 아무런 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 경찰의 조직과 인사정책에 관한 정책적 제언의 함의점을 도출해 보면, 경찰공무원의 직무만족의 향상을 위해서는 사회적 보상과 경제적 보상에 대한 대책이 보다 강화되어야 할 것으로 보인다. 특히 사회적 보상요인의 각 요인인 직무흥미, 사회안정, 조직응집, 근무환경, 경제적 보상 등에 대한 대책이 필요하며, 경제적 보상요인 중 승진 및 징계 등에 관한 공정한 인사정책의 시행이 필요할 것이다.

보상 제공 방법에 따른 협동학습의 효과 (The Effects of Reward Methods in Cooperative Learning)

  • 노태희;윤선애;한재영;이지영
    • 대한화학회지
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    • 제47권6호
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    • pp.625-632
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    • 2003
  • 본 연구에서는 협동학습에서 보상 제공 방법의 효과를 학생들의 성취도, 학습 동기, 수업 환경에 대한 인식, 그리고 보상 제공 방법에 대한 인식의 측면에서 조사하였다. 서울시 남녀 공학 중학교에서 1학년 61명을 선정하고 ''물질의 세 가지 상태'', ''분자 운동'', ''상태 변화와 열에너지'' 단원에 대하여 14차시 동안 수업을 실시하였다. 보상 제공 방법은 과제 지향 보상과 수행 지향 보상으로 구분하였다. 연구 결과, 상위 학생들은 과제 지향 보상 집단에서, 허위 학생들은 수행 지향 보상 집단에서 성취도 중 적용 영역의 점수가 높게 나타났다. 과제 지향 보상 집단이 학습 동기 중 주의집중과 관련성, 수업 환경에 대한 인식 중 과제 지향성, 참여도, 질서와 조직성에서 유의미하게 높았다.

화자인식 성능 향상을 위한 채널 보상 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Channel Compensation Algorithm for Robust Speaker Recognition)

  • 김정호;정희석;강철호
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.131-134
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    • 2002
  • 화자 확인시스템에서 화자 변이, 잡음환경, 그리고 학습환경과 인식환경의 불일치등이 화자확인에 어려움을 가져다 준다. 본 논문에서는 유무선 전화망에서 화자 확인의 성능을 개선하기 위한 채널 보상 알고리즘을 제안한다. 화자 확인시스템에서 유무선 전화망의 채널 왜곡을 보상하기 위한 방법으로 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 벡터를 사상하는 알고리즘을 이용하며 유선과 무선의 채널 왜곡을 감소시킨다. 동일한 화자의 유무선의 벡터 영역이 서로 다르므로 등록단계에서 RBF 신경망을 사용하여 화자의 특징 벡터를 유선과 무선의 비슷한 벡터 영역으로 사상하고, 인식단계에서는 유무선의 우도비를 비교하여 결정규칙에 의해 판별한다. 켑스트럼 평균 차감법(CMS) 보다 제안한 채널 보상 알고리즘이 인식율이 향상을 실험에 의해 확인하였다.

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이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용 가능한 특징 보상 기반의 음성 향상 기법 (Speech Enhancement Based on Feature Compensation for Independently Applying to Different Types of Speech Recognition Systems)

  • 김우일
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.2367-2374
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    • 2014
  • 본 논문에서는 이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용할 수 있는 음성 향상 기법을 제안한다. 잡음 환경 음성 인식에 효과적인 것으로 알려져 있는 특징 보상 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 특징 추출 기법와 음향 모델이 음성 인식 시스템과 일치해야 한다. 상용화된 음성 인식 시스템에 부가적으로 전처리 기법을 적용하는 상황과 같이, 음성 인식 시스템에 대한 정보가 알려져 있지 않은 상황에서는 기존의 특징 보상 기법을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 PCGMM 기반의 특징 보상 기법에서 얻어지는 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 기법이 미지의 (Unknown) 음성 인식 시스템 적용 환경에서 기존의 전처리 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다.