• 한국음향학회지
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• 제17권4호
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• pp.3-13
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• 1998

본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.1-6
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• 2003

본 논문에서는 음절수와 모음 열 정보를 이용한 한국어 연속 숫자 인식을 제안하였다. 제안한 연속 숫자 인식기는 첫 단계로 발성된 연속 숫자 음성에서 음절수와 구간을 추출하고, 두 번째 단계로 모음 열을 인식한다. 이와 같이 인식된 모음 열 정보를 이용하여 인식 후보를 줄이게 된다. 인식후보 모델은 조음효과에 효과적으로 대처할 수 있는 CV(Consonant Vowel), VCCV, VC단위 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하여 연속 숫자 음성인식기를 구성하였다. 실험결과 제안된 방법이 조음효과를 효과적으로 대처하고 연결 숫자 인식에 유효함을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.93-96
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• 2004

본 논문은 TMS320C5501 16bit DSP를 적용한 실시간 화자독립 연속 숫자인식기의 구현에 관해 서술한다. 하드웨어 모듈의 구성은 TMS320C5501 300MHz DSP, 코덱으로는 TLV320AIC1103, SDRAM, 외부장치와의 인터페이스를 위한 HPI, Uart, MIC, SPK Out 단자로 구성되었다. 음성인식 알고리즘은 HM-Net 방식을 사용하였고 고정소수점 연산처리 방식으로 C를 이용한 최적화 작업을 수행하였으며 스트리밍 방식의 인식 방법으로 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 숫자 인식에 사용한 모델은 41음소에 기반한 트라이폰을 학습하였으며, 특징 파라미터로는 LPCMEL 20차를 사용하였다. 임베디드 시스템의 실시간 음성인식 시스템 구성에 중점을 두었으며 PC상에서의 성능과 비교해 볼때 본 DSP 상에서 500단어, 50문장의 인식을 평균 1.5초 전후로 인식하도록 하였으며 간단한 연결 단어 인식을 수행하는데 무리 없음을 보여준다. 특별히 한국어 연속숫자 부분에 중점을 두었고, 본 연구에서 구현된 연속 음성인식 시스템에 사용된 숫자 인식에서 음절 바이폰 모델에 대하여 $92.92\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.16-20
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• 2000

대부분의 음성인식 시스템이 확률 모델을 기반으로 한 HMM 방법을 가장 많이 사용하고 있다. 한국어 고립 전화 숫자음 인식인 경우에 만약 충분한 학습 데이터가 주어지면 HMM 방법을 사용해도 높은 인식률을 얻는다 그러나 한국어 연속 전화 숫자음 인식인 경우에 비슷하게 발음되는 전화 숫자음들에 대해서는 HMM방법이 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어 연속 전화 숫자음 인식에서 HMM 방법의 한계를 극복하기 위해 discriminant 학습 방법을 제시한다. 실험결과는 우리가 제시한 discriminant 학습 방법이 비슷하게 발음되는 전화 숫자음들에 대해서 높은 인식률을 갖는 것을 보여준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.127-130
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• 2002

본 연구에서는 우리말 연속 숫자음 인식에서 본래의 숫자음을 변이 시키는 주된 요인인 연음현상에 대한 인식을 높이기 위해 별도의 연음부분의 레퍼런스를 작성하여 매칭 시키는 방식을 제안한다 또한 단모음으로 이루어진 /2/와 /5/의 연속된 음에 대하여도 레퍼런스를 작성하였다. 제안한 방식에 의하여 전체적으로 $1.4\%$정도 인식률이 상승됨을 볼 수 있다. 특히 발성 목록중 /82/, /62/, /31/, /15/, /75/ 등의 연음과 /226/, /755/등과 같이 모음의 연속된 발성이 포함된 숫자 열에서 제안된 방식이 인식률에 영향을 미치는 것을 볼 수가 있었다. 이는 연음에서 발생하는 오류가 연속 숫자음에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 그 외에 /22/, /55/등과 같이 단모음으로 이루어진 숫자음의 연속 발성 또한 인식률을 저하시키는데 한 요인으로 작용함으로서 이에 대한 레퍼런스도 작성하여 인식률이 상승되는 것을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.563-574
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• 2000

숫자열 인식은 문서 처리 자동화에서 매우 중요하다. 기존 방법들은 숫자열을 낱자 단위로 분할하는 단계와 분할된 숫자들을 인식하는 두 단계로 이루어져 있다. 그러나 이들 방법으로는 접촉 유형의 수많은 변형 때문에 만족할 만한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문은 두자 접촉 숫자열의 분할-자유 인식 방법을 제안한다. 이 접근 방법에서는 두자 접촉 숫자열을 하나의 패턴으로 간주하여, 총 100개(‘00’, ‘01’, ‘02’, ..., ‘98’, ‘99’) 부류를 대상으로 인식한다. NIST 데이타베이스의 숫자열 필드에서 두자 접촉한 숫자열을 추출하여 실험하였다. 부류수가 방대한 경우 나타나는 기존 신경망 인식기의 한계 때문에, 모듈러 신경망을 사용하였으며 인식 실험을 통하여 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.121-125
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• 2004

대부분의 수기 숫자 인식 시스템에서는 자모 형태를 이용한 특징 점 추출과, 형태소 적 분석기법을 많이 사용하였다. 본 연구에서는 체인코드를 사용하고, 생성된 체인코드를 미분하여 최소 값이 되는 미분코드를 만들었다. 이 미분코드는 대부분의 수기 숫자에 적용해 본 결과 숫자 변별력이 매우 뛰어남을 알 수 있었다. 처리 순서는 몇 개의 수기숫자를 전 처리하고, 체인코드와 미분코드를 생성 한 후, HMM 인식 네트워크를 사용하여 숫자 인식하였다. 처리 결과 96.1%의 수기숫자를 인식하였으며, 매우 심하게 왜곡된 숫자는 인식하지 못하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.151-156
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• 2018

필기체 숫자인식은 일반적으로 높은 인식률과 문맥 독립이 요구되고 있고, 쓰는 사람에 따라서 많은 차이점이 있어서 자유 필기체 숫자는 인식이나 알고리즘작성에 아직도 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는, 필기체 숫자의 특성을 분석하고, 구조적 특징기반 자유 필기체 숫자인식 알고리즘을 새롭게 제안한다. 주어진 필기 숫자에 대하여, 끝점과 분기점, 수평선과 함께 숫자의 구조적 특징을 연구한다. 이 방법은 확장된 구조적 특징 알고리즘으로 제안되어 강인하며, 그리고 본 연구에서 제안한 구조적 특징에 기반 한 결정 트리(decision tree)는 필기체 숫자 자동인식방법에 구조적으로 기여한다. 본 알고리즘이 다른 방법과 비교하여 인식률과 강인성이 우수함을 실험결과로 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.260-267
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• 2018

표면근전도(sEMG) 신호의 응용은 초기에는 단순히 근육 활성도의 유무를 판별하여 On/Off 의 스위치 기능으로 많이 사용되어 왔으나, 표면근전도 신호처리와 알고리즘의 발달로 휠체어의 방향 제어는 물론 수화를 인식하는 분야까지 확대되었다. 청각 장애인들의 언어 소통을 위한 중요한 수단인 수화나 지화는 미학습자와는 소통의 어려움이 존재해왔으며, 이러한 어려움을 해결하기 위해 수화나 지화를 인식하는 기술에 대한 연구가 지속적으로 수행되어 왔다. 최근에는, 수화나 지화 시연시에 활성화되는 근육의 신호를 활용하여 수화나 지화를 인식하는 방법이 중국 숫자지화 중심으로 적용되고 있는 추세이다. 하지만, 수화나 지화는 일반 음성언어와 마찬가지로 중국 숫자지화와 한국 숫자지화가 다르므로, 중국 숫자지화 시연시에 관여하는 근육이 한국 숫자지화 시연시에는 관여하지 않을 수가 있어, 인식률이 현저히 떨어질 수 있다. 그러므로 한국 숫자지화 시연시에 활성화되는 근육의 선정은 표면근전도 신호에 기반한 한국 숫자지화 인식률에 매우 중요하다. 하지만, 표면근전도 신호에 기반한 한국 숫자지화 인식에 대한 연구는 문헌에서 드물다. 본 연구에서는 표면근전도 신호를 활용한 한국수화 또는 한국지화의 인식에 관한 초기 연구로서, 한국 숫자지화를 시연시에 관여하는 아래팔근육을 제안하고 실험을 통하여 검증하기 위해 숫자 영(0)부터 다섯(5)의 여섯 가지 한국 숫자지화를 대상으로 인식하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 표면근전도 신호를 활용한 CNN 기반 지화인식 방법에 적용하여 여섯 가지 한국 숫자지화에 대하여 100%의 인식률을 확인함으로써, 여섯 가지 한국 숫자지화 인식을 위해 제안된 아래팔근육과 전극위치의 타당성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.455-457
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• 1999

필기 숫자열의 인식성능을 향상시키기 위해서는 물론 인식기 자체의 성능 개선도 필요하지만 인식기에서 필요로 하는 정보를 제공해주는 초기단계의 개선 역시 매우 중요하다. 낱자와는 달리 숫자열 인식에서는 인식기에서 필요한 단위로 입력 데이터를 분할해야만 하는데 잡영, 기울어짐, 접촉 등의 원인에 의해서 쉽게 분할해내기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 극복하기 위한 방법들은 제시하였으며 NIST 숫자열 데이터에 적용해 본 결과 16%의 성능 향상을 보였다.