• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1998년도 하계종합학술발표회 논문집(하)
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• pp.1097-1100
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• 1998

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.41-46
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• 2000

본 논문에서는 자바를 사용하여 연속분포 HMM 알고리즘과 Browser-embedded 모델로 음성인식시스템을 구현하였다. 이 시스템은 웹상에서 음성분석, 처리, 인식과정을 실행할 수 있도록 설계되었으며, 클라이언트에서는 자바애플릿을 이용하여 음성의 끝점검출과 MFCC와 에너지 그리고 델타계수들을 추출하여 소켓을 통해 서버로 전송하고, 서버는 HMM 인식기와 학습DB를 이용하여 인식을 수행하고 인식된 결과는 클라이언트에 전송되어 문자로 출력되어진다. 또한 이 시스템은 플랫폼에 독립적인 시스템으로 네트웍상에서 구축되었기 때문에 높은 에러율을 갖고 있지만 멀티미디어 분야에 접목시켰다는 의의와 향후에 새로운 정보통신 서비스가 될 가능성이 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.391-395
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• 1998

대용량의 연속된 음성을 인식하는 데에는 형태소 사이의 음운변동과 언절과 어절 사이의 불일치 등으로 인한 어려움이 따른다. 그러므로 언어학적인 지식을 이용한 자연어 처리 기술과의 결합이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문장 단위의 연속 음성 문자열을 올바른 어절로 띄어주는 시스템을 제안한다. 먼저 띄어쓰기 발음열 사전을 이용하여 어절의 경계를 추정한다. 이 때 보다 정확한 띄어쓰기 위치를 추정하기 위하여 2음절 이상의 최장 조사 어미와 음절 분리가능빈도가 이용된다. 이렇게 해서 분리된 어절들은 음절 복원기를 거친 뒤, 형태소 분석을 행하여 올바른 어절인지를 검사한다. 분석에 실패한 어절은 띄어쓰기 오류 유형에 따라 교정을 한 후 형태소 분석을 재시도한다. 제안한 시스템을 테스트해 본 결과 96.8%의 정확도를 보였다. 본 시스템은 음운 변동 처리기와 함께 말소리를 음성 그대로 인식하는 인식기의 후처리로 이용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.981-984
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• 2010

우리는 본 연구에서 학습방법으로서 연속음성을 초성, 중성, 종성의 음소단위로 분할하기 위하여 인공 신경회로망의 하나인 SVMs을 사용하였으며 분할한 음소단위의 음성으로 연속음성인식에 적용하여 그 성능을 살펴보았다. 음소경계는 단 구간에서의 최대 주파수를 가진 알고리듬에 의하여 결정되며 또한 음성인식처리는 CHMM에 의하여 이루어지며 목측에 의한 분할결과와도 비교하여 살펴보았다. 시뮬레이션 결과로부터 초성의 분할성능에서 제안한 SVMs를 적용한 결과가 GMMs보다 효율적인을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권6호
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• pp.5-11
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• 1991

연속음 인식을 위하여 연결된 음향 신호를 음소단위로 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 연속 음성에서의 정상상태 구간 검출을 위한 파라미터로서 진폭분포를 이용하는 방법을 제안하였다. 제 안된 진폭분포는 음성신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진폭분포를 이용하는 방 법을 제안하였다. 제안된 지폭분포는 음성 신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진 폭 분포 차이값을 비교하여 프레임의 안정구간과 천이구간을 구분할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.379-385
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• 1998

한국어가 연속적으로 발음될 때 여러 가지 음운 변동현상이 일어난다. 이것은 한국어 연속음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문은 음운변동현상이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의거하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키고 복원 결과 후보들을 형태소 분석하여 유용한 문자열만을 최종 결과로 생성하게 하는 시스템을 구성하였다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule, 끝음절 중성 복원 rule, 한 음절처리 rule에 따라 이루어진다. 규칙 적용 과정중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의 하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제한하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.97-104
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• 1995

본 논문은 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 연속 숫자음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DP에 의한 음성 인식 방법을 제안하다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS (Dynamic Multi-SEction) 모델을 만들며, 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 방법으로 실험 대ㅛ상의 연속 숫자음 데이터를 인식하게 하였다. 본 연구에서는 8명의 ㅣ남성 화자에 의해 2-3번 발음도니 21종의 7자리의 연속 숫자음이 사용되었고, 기존의 One-Stage DP와 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 음성 인식 알고리즘을 사용해서 화자 종속과 화자 독립 실험을 실험실 환경에서 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 인식률이 좋은 것으로 나타났으며, 제안된 방법에서는 화자 종속과 화자 독립 실험에서 각각 약 91.7%, 89.7%로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.354-356
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• 2000

의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권2E호
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• pp.25-32
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• 1995

단어인식의 성능향상을 위하여 평행분기 음성단위(subunit) 모델의 사용을 제안하였으며 연속 분포 HMM에서 이 모델은 각 음성단위를 확률분포함수 (mixture components)를 이용하여 분기시킴에 의해 얻어진다. 제안된 방법을 사용한 결과에 따르면 기존에 제안된 평행분기 [1] 음성단위 모델이나 단일분기 모델보다 높은 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 각 음성단위에 대해 활률분포함수나 분기수의 적절한 결합을 통해 높은 인식률을 얻는데 이 1036 한국어 결리단어가 인시실험에 사용되었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.70-75
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• 2001

본 논문은 우리말 연속음성에 대한 음절단위 분할법을 제안한다. 이 방법은 다음 3단계로 이루어진다: (1) 음성의 시간영역 분할 파라메터인 피치, 에너지, ZCR, PVR을 이용하여 음성데이터를 자음, 자음. 묵음 단위로 라벨링하여 토큰 (Token)을 형성, (2) 형성된 토큰을 유한상태오토마타를 이용하여 한국어 음절구조로 파서 (Parser)를 설계하여 스캐닝 (Scanning), (3) 의사 음절핵 정보를 이용하여 두개 혹은 여러 개의 음절을 가지는 음성부분에 대한 재분할을 통하여 음절단위 분할 완성. 제안된 방법에 대한 성능 평가를 위해서 문장과 단어단위 연속음성에 대한 분할 실험결과 각각 73.7％와 85.9％의 분할률을 얻었다.