• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.212-215
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• 2003

본 논문에서는 숫자음과 단위음으로 구성된 한국어 연결 단위숫자음 인식의 성능 향상을 위하여 한국어 연결 단위숫자음의 특징을 분석하였다. 한국어의 단위숫자음은 숫자음 한음절과 단위음 한음절로 구성된 두음절의 연속적이고 반복적인 발성으로 나타난다. 숫자음에서의 인식 대상 어휘는 숫자음이라는 제한된 규칙을 갖는 가변 숫자음이다. 따라서 개수, 금액, 단위량, 거래량 등에서 나타날 수 있는 가변 숫자음을 인식하기 위하여 FSN(Finite State Network)을 구성하였다. 음향 모델은 한국어 숫자음과 같이 발성구간이 짧은 어휘의 연결음 (connected word)의 인식에서 효과적인 반음절쌍(demi-syllable pair) 모델을 이용하였다 실험결과, 화자 독립적인 가변 숫자음 60문장의 테스트 데이터에 대해서 문장 인식률 91.0%로 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.105-108
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• 2001

한국어 숫자는 각 숫자가 단음절로 이루어져 있으며, 연속적으로 발음될 때 인접 숫자들의 상호조음현상에 의해 각 숫자의 고유 발음이 변화하고, 또한 그 숫자들의 경계도 모호해지는 문제점이 있다. 한편 연속적인 숫자의 발성을 기대하는 인식시스템에 반하여 일부 사용자는 숫자들을 고려시켜서 발성하기도 한다. 이는 연결숫자의 음운현상만을 고려한 인식 시스템에서는 성능저하의 한 원인이 된다 본 논문에서는 연결숫자의 인식성능 향상을 위해서 한국어 숫자들의 음운 변화를 고려하여 변이음군을 정하였으며, 사용자의 여러 가지 발성형태에 따른 다양한 음운 현상의 변화를 흡수 할 수 있도록 인식 네트웍을 구성하는 방식을 검토하였다. 전화망 4연숫자음을 이용한 화자독립 인식실험을 통해서 한국어 숫자에서 자주 오인식 되는 '이', '오', '일' 인식 성능이 각각 $4..2\%$, $4.2\%$, $2.9\%$씩 향상되었으며, 인식속도도 $33\%$의 개선이 있었다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.377-379
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• 2000

대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.293-297
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• 1998

전화망에서의 연결 숫자 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 다루며, 이 시스템에서 다양한 숫자 모델링 방법들을 구현하고 비겨하였다. Word 모델의 경우 문맥독립 whole-word 모델을 구현하였으며, sub-word 모델로는 triphone 모델과 불파음화 자음을 모음에 포함시킨 modified triphone 모델을 구현하였다. 그리고 tree-based clustering 방법을 sub-word 모델과 문맥종속 whole-word 모델에 적용하였다. 이와 같은 숫자모델들에 대해 연속 HMM을 이용하여 화자독립 연결숫자 인식 실험을 수행한 결과, 문맥종속 단어 모델이 문맥독립 단어 모델보다 우수한 성능을 나타냈으며, triphone 모델과 modified triphone 모델은 유사한 성능을 나타냈다. 특히 tree-based clustering 방법을 적용한 문맥종속 단어 모델이 4연 숫자열에 대해 99.8%의 단어 dsltlr률 및 99.1%의 숫자열 인식률로서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.111-114
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• 2002

음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.401-406
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• 2002

한국어 숫자는 모두 단음절로 이루어져 있으며, 연속적으로 발음될 때 인접 숫자들의 상호조음현상에 의해 각 숫자의 고유 발음이 변화하고, 또한 그 숫자들의 경계도 모호해지는 문제점이 있다. 이러한 문제점들과 더불어 배경잡음이나 채널에 의한 왜곡에 따른 문제점들로 인해 한국어 연결숫자의 인식 성능은 만족스럽지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 연결숫자의 인식성능 향상을 위해서 한국어 숫자들의 음운변화를 고려하여 유사음소 (phonelike units: PLUs)군을 정의하고, 사용자의 여러 가지 발성형태에 따른 다양한 음운 현상의 변화를 흡수할 수 있도록 인식 시스템을 구성하는 방식을 검토하였다. 전화망 4연숫자를 이용한 화자독립 인식 실험을 수행한 결과 제안된 방법의 숫자열 인식률은 상태당 믹스쳐 (mixture) 개수가 1인 경우 83.2%로, 기준 시스템 (baseline)에 대한 오류감소률이 7.2%였고 가장 높은 성능을 나타낸 믹스쳐 개수가 11인 경우 숫자열 인식률은 91.8% 오류감소율은 4.7%였다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.107-110
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• 1998

연속음 인식에서 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준에 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.180-186
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• 1998

연속음 인식에서의 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준의 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.61-64
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• 2001

본 논문에서는 class간의 변별력을 증가시키기 위한 유용한 방법인 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 한국어 숫자음간의 변별력을 높여 연결숫자 인식성능을 높이고자 하였다. 한국어 숫자음은 모두 단음절이며 또한 혼동가능성이 높은 숫자쌍이 존재하여 이것이 전체 인식률을 저하시킨다. LDA를 사용한 경우 숫자열 오인식률이 $8\%$ 감소하였다. 그리고, 음성특징 벡터의 차수를 감소시키고 LDA 사용전 보다 약간의 인식률 증가를 보였다. 그러나, 선형적인 방법으로 분리가 불가능한 class들의 분포가 존재할 때는 LDA를 사용하여도 변별력 향상은 기대하기 어렵다. 이와 같은 분포의 class사이의 변별력을 증가시키기 위해 between-scatter covariance matrix를 구할 때 class 사이에 혼동가능성 정도를 나타내는 weighting factor를 적용하였으며, 그 결과 숫자열 오인식률이 LDA 사용전보다 $9.7\%$ 감소하였다.