• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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• pp.48-52
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• 2000

음성 인식에 많이 사용되는 HMM (hidden Markov model)을 개선하기 위하여 분절 특징을 사용한 분절 특징 HMM은 성능이 우수하다고 발표되었다. 그러나, 분절 길이가 증가하고 회귀 차수가 놓아질수록 분절 특징 HMM을 표현하는 매개 변수의 수도 같이 증가된다. 따라서, 본 연구에서는 상태에서 관측 가능한 분절의 분산을 분절 내의 모든 프레임에 대하여 공통적으로 표현하는 고정 분산 방법을 통하여 성능의 저하 없이 매개 변수의 수를 줄이도록 시도하였다. 실험 결과, 두 혼합 밀도인 경우 고정 분산을 이용한 분절 특징 HMM의 성능과 시변 분산을 이용한 성능의 차이가 거의 없어, 제안된 방법의 유효성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.167-179
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• 2002

본 논문에서는 여러 프레임 특징으로 표현되는 분절 특징(segmental feature) 표현 방법을 제안하고, HMM 개념 위에서 음향학적 모델과 그 알고리즘을 개발하여 HMM의 약점으로 지적되는 독립관측 가정을 완화시키고자 한다. 제안된 특징 표현은 단일 프레임 특징이 음성 신호의 시간적 동적 특성 (temporal dynamics)을 제대로 표현하지 못하기 때문에, 여러 프레임을 이용하여 음성 특징을 표현하도록 한다. 분절 특징은 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)에 의하여 관측 벡터의 궤적으로 표현되고, 이 특징을 패턴 분류에 사용하기 위하여 음성 신호의 궤적을 효과적으로 표현하는 분절 HMM(segmental HMM)을 이용한다. SHMM은 상태에서의 관측 확률을 외적 분절 변이와 내적 분절 변이로 세분하며, 외적 분절 변이는 장기적인 변화를, 내적 분절 변이는 단기적인 변화를 나타낸다. 음향학적 모델에서 분절 특성을 고려하기 위하여 외적 분절 변이는 분절의 확률 분포로 표현하고, 내적 분절 변이는 궤적의 추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.371-373
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• 2000

본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권7호
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• pp.641-647
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• 2002

본 논문에서는 경향 양자화 기법을 적용하여 분절 특징 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model)의 매개 변수 수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분절 특징 HMM에서 사용하는 분절 특징, 즉 모수적 궤적을 위치 정보와 경향 정보로 분리한 후, 분리된 경향 정보를 경향 코드북을 이용하여 공유한다. 분절 특징에서 위치 정보는 특징의 기준 점을 나타내고, 경향 정보는 분절 특징의 변이를 의미하며 특징의 많은 부분을 차지하고 있다. 따라서 경향 정보가 공유될 수 있다면 분절 특징 HMM의 매개 변수 수를 줄일 수 있을 것이다. 실험 결과 제안된 방식이 기존의 시스템과 비슷한 성능을 보였으며 매개 변수 수를 줄이는 방안으로 고려될 수 있음을 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.163-178
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• 2002

In this paper, we discuss the characteristics of Segmental-Feature HMM and summarize previous studies of SFHMM. There are several approaches to reduce the number of parameters in the previous studies. However, if the number of parameters decreased, the performance of systems also fell. Therefore, we consider the fast computation approach with preserving the same number of parameters. In this paper, we present the new segment comparison method to speed up the computation of SFHMM without loss of performance. The proposed method uses the three-frame calculation rather than the full(five) frames in the given segment. The experimental results show that the performance of the proposed system is better than that of the previous studies.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.35-44
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• 2000

본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.271-274
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• 2004

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출한 후 HMM에 의해 서명 모델을 구축하였다. 산출된 두 특징을 융합하는 방법으로는 SVM 분류기를 사용하였다 실험 결과 제안된 기법은 분절 단위 기반의 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.17-20
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• 2001

본 논문에서는 분절 특징 HMM(SFHMM)의 매개변수를 줄이는 방법을 제안한다 SFHMM이 HMM보다 우수한 성능을 보이더라도, SFHMM의 매개 변수 수는 HMM보다 많기 때문에 매개 변수 수를 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 일반적으로 궤적(trajectory)은 경향(trend) 정보와 위치(location) 정보로 분리될 수 있다. 경향은 분절 특징의 변이를 나타내며, SFHMM 변수의 많은 부분을 담당하기 때문에, 경향 정보를 공유할 수 있다면 SFHMM의 매개 변수 수는 감소될 수 있을 것이다. 제안된 방법은 궤적의 경향 정보를 양자화(quantization)에 의하여 공유한다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위하여 영어 데이터베이스인 TIMIT 자료를 사용하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 방법의 성능은 기존 연구와 거의 유사하나, 궤적의 다양한 정보를 이용한다면 궤적 정보의 공유에 의하여 매개 변수를 줄일 수 있을 것으로 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.12-17
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• 2005

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문은 음성인식에 필요한 대용량 음성 D/B 구축을 위한 auto-segmentation의 향상에 관한 논문이다. 50개의 우리말 음소(잡음, 묵음 포함)를 정하고 음성특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), $\Delta$MFCC, $\Delta\Delta$MFCC, 39차를 추출한 다음 HMM 훈련과 CCS(Constrained Clustering Segmentation) 알고리즘(1)을 사용하여auto-segmentation을 수행하였다. 이 과정에서 대부분의 음소는 오류범위$(\pm25ms)$ 안에서 분절이 이루어지지만, 짧은 묵음, 모음+유성자음('ㅁ', 'ㄴ', 'ㄹ', 'o') 등에서 자주 오류범위를 넘어 분절이 발생하였다. 이러한 음운환경에 따른 경계의 오류를 구간별로 Wavelet 변환 신호의 MLR(Maximum Likelihood Ratio) 값을 이용, 기존 문제점을 보완하여 오류의 범위를 줄임으로서 auto-segmentation의 성능 향상을 얻을 수 있었다.