Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.1
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pp.29-35
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2015
In this paper, we propose a intelligent retrieval system with interactive voice support. The developed system helps to find misrecognized words by using the relationship between lexical items in a sentence recognition and present the correct vocabulary. In this study, we implement a simulation system that can be proposed to determine the usefulness of the product search assistance system which offers applications. Experimental results were confirmed to correct the wrong speech recognition vocabulary in a simple user interface to help the product search.
In this paper, we implement a new vocabulary-independent speech recognition system that uses CV, VCCV, VC recognition unit. Since these recognition units are extracted in the trowel region of syllable, the segmentation is easy and robust. And in the case of not existing VCCV unit, the units are replaced by combining VC and CV semi-syllable model. Clustering of vowel group and applying combination rule to the substitution model in the case of not existing of VCCV model lead to 5.2% recognition performance improvement from 90.4% (Model A) to 95.6% (Model C) in the first candidate. The recognition results that is 98.8% recognition rate in the second candidate confirm the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.6
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pp.73-80
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2010
Vocabulary recognition system is providing inaccurate vocabulary and similar phoneme recognition due to reduce recognition rate. It's require method of similar phoneme recognition unrecognized and efficient feature extraction process. Therefore in this paper propose phoneme likelihood error correction improvement system using based on phoneme feature Bhattacharyya distance measurement. Phoneme likelihood is monophone training data phoneme using HMM feature extraction method, similar phoneme is induced recognition able to accurate phoneme using Bhattacharyya distance measurement. They are effective recognition rate improvement. System performance comparison as a result of recognition improve represent 1.2%, 97.91% by Euclidean distance measurement and dynamic time warping(DTW) system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.201-204
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1997
최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.215-227
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1995
본 연구는 한글 어휘의 지각과정을 분석하여 한글이 표의와 표음의 이중성을 갖고 있다는 것을 밝히고자 하였다. 먼저 문자로 쓰여진 어휘들이 표음심도에 따라서 그 지각과정이 달라진다는 표음심도가설의 한계를 확인하고 다음에 어휘들의 지각과정에 표음심도와 독립적으로 표의강도가 영향을 미친다는 것을 검증하고자 했다. 실험 1은 칠종성어휘와 비칠종성어휘를 대비시킴으로써 표음심도를 조작하였지만 그 어휘들의 지각과정이 달라지지 않았으므로 표음심도가설의 한계가 드러났다. 실험 2는 의성-의태어와 일반어를 대비시킴으로써 표의강도를 조작하여 그 효과를 얻었다. 두 실험을 종합하면 어휘의 지각에 표의성과 표음성이 독립적으로 영향을 미치고 한글의 어휘는 표음적이면서 표의적이라는 것을 결론지을 수 있었다. 본 연구는 어휘의 지각을 바탕으로 표음이 아니면 표의라는 배타적 분류의 한계를 지적하고 표의와 표음의 이차원적 분류를 제안한다.
The current study investigates whether artificially intelligent chatbots influence Korean EFL students' vocabulary learning. For eight weeks, 47 college students in Korea participated in this study. They were divided into two groups: one experimental group and one control group. Participants in the experimental group engaged in chat with a chatbot during the eight-week experimental period. Before and after the experiment, pre- and post-tests were administered to see if their English vocabulary improved. Pre- and post- surveys were also performed to understand how the participants perceived chatbot-assisted vocabulary learning. Results show that the experimental group improved their vocabulary skills as a result of engaging in chat with the chatbot. Also, their perceptions of vocabulary learning positively changed, increasing their motivation, interest, and confidence in English. Given that there have been few empirical studies to investigate the effects of chatbots on vocabulary development, the present study can provide insights on the effectiveness of chatbots.
본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.
인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.
Previous variable vocabulary speech recognition systems with context-independent acoustic modeling, could not represent the effect of neighboring phonemes. To solve this problem, we use allophone-based context-dependent acoustic model. This paper describes the method to improve acoustic model of the system effectively. Acoustic model is improved by using allophone clustering technique that uses entropy as a similarity measure and the optimal allophone model is generated by changing the number of allophones. We evaluate performance of the improved system by using Phonetically Optimized Words(POW) DB and PC commands(PC) DB. As a result, the allophone model composed of six hundreds allophones improved the recognition rate by 13% from the original context independent model m POW test DB.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.177-180
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2000
최근에 음성인식의 상용화가 급격히 추진되고 있다. 그러나 음성인식 응용제품의 부족과 음성인식 시스템의 성능문제로 인하여 일반인의 이용은 그다지 많지 않다. 본 논문에서는 연구실에서 만든 가변 어휘 음성인식기를 이용하여 음성인식 끝말 이어가기 게임을 구현하였다. 가변어휘 음성 인식기는 VCCV(Vowel+consonant+Consonant+vowel) 기반의 화자독립으로 구현하였다. 끝말 이어가기 게임을 위해서 약 500만 어절이 포함된 문장에서 추출한 단어의 일부를 이용하여 사전을 구축하였고, 같은 음절로 시작하는 단어가 많은 경우에는 그 수를 제안하였다. 본 연구에서 구현한 음성인식 끝말 이어가기 게임은 제한된 단어사전을 이용하도록 하였으나 음성인식기의 성능향상과 완전한 사전구축이 이루어지면 음성인식을 이용한 언어 학습기나 게임 등의 개발과 이용의 활성화에 크게 기여할 것이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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