• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.87-90
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• 1998

이 논문에서 우리는 대규모 어휘를 갖는 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 우리말은 영어와 구조적으로 달라서 대용량 어휘를 갖는 연속 음성을 인식하기 위한 언어모델을 만들기가 매우 어렵다. 언어 모델을 우리말 문장에 적용하기 위해 신문의 사설을 3-gram을 이용하여 처리하였다. 우리의 인식 시스템을 평가하기 위하여 시스템 공학 연구소에서 제공한 낭독 음성을 대상으로 인식률을 계산하였다. 589개의 문장을 대상으로 총 20명이 발음한 3,156개의 문장에 대하여 남자 92.2%, 여자 87.9%의 인식률을 얻었다. 발음사전은 낭독음성과 신문 사설에서 추출한 10K 크기이며 uniphone의 음성모델을 사용하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.320-327
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 목표로 개발한 의사형태소 단위의 인식기를 기술하였다. 먼저 의상형태소를 정의하고, 의사형태소 태거를 간단히 기술하며, 의사형태소의 병합에 의한 인식단위 결정방법, 의사형태소 단위 인식기에서 특히 고려되어야 할 음향모델링, 품사 정보를 이용한 언어모델 및 어절규칙의 적용 방안, 의사형태소 단위 인식을 위한 새로운 탐색기 구조를 기술한다. 약 5,500 어절의 인식어휘를 갖는 여행계획 영역의 대화체 연속음성 데이터베이스를 이용하여 초벌 인식실험을 한 결과, 의사형태소 단위의 인식기의 단어인식률은 66.4%, 어절인식률은 60.0%를 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.51-55
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• 1998

한국통신이 개발하여 현재 700-3000번으로 서비스되고 있는 음성 인식 증권정보시스템을 소개하고, 음성인식 성능을 향상시키기 위한 한국통신의 연구현황을 기술하고자 한다. 현재 운용중에 있는 서비스 시스템은 120명이 동시에 사용할 수 있는 시스템이며 S/W 와 H/W를 분리시켜 S/W의 버전을 갱신하더라고 H/W의 변경이 최소화 되도록 설계되었다. 현재 고려하고 있는 성능 향상 방법은 연속음성 인식 기술을 이용하여 고립단어 인식을 시도하는 것과 거절기능 구현 및 tied-state에 의한 문맥종속 음소를 구하는 것이다. 또한 연속 HMM 모델 방식으로의 변경도 연구중에 있다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제5권2호
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• pp.7-17
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• 2001

음성인식 시스템이 있어서 현재 가장 널리 사용되고 있는 Hidden Markov Model(HMM)은 확률 모델을 기반한 것으로 데이터에 대한 통계처리를 학습과정으로 하고 있다. 한국어 연속 숫자음에 대한 음성인식은 고립 숫자음 인식과는 달리 충분한 학습데이터만으로는 만족할 만한 결과를 가져오지 못한다. 이 논문에서는 연속 숫자음 음성인식에 잇어서 비슷하게 발음되는 숫자음과 같은 숫자에 대해 다양하게 발음되는 숫자음에 대해 HMM의 한계를 제시하고 그 해결채으로 Discriminant 학습의 적용방법을 제시한다. 연속 숫자음의 인식 시스템을 구현하는 데 있어서 인식률 낮은 부분에 Discriminant 학습을 적용하여 인식률을 대폭 향상시킨 실험결과를 제시한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.72-75
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• 1998

본 논문에서는 숫자음 인식시스템의 인식률 향상을 위한 연구로서 4연속 숫자음을 대상으로 연음 현상 및 경음화 현상등과 같은 음성학적 특징을 고려하여 숫자음에 강건한 모델을 작성하는 방법을 제안하고 인식실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로서는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서 음향학적 특징을 고려한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(Phoneme Like Units ; PLUS) 로 사용한다. 또한 , 인식실험에 있어서는 기존의 방법으로 모델을 작성한 경우와 연음 현상과 경음화 현상 등과 같은 음성학적 특징을 고려하여 모델을 작성한 경우에 대해서 유한상태 오토마타(finite State Automata ; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식실험을 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 기존이 방법의 경우 64.6%, 음성학적 특징을 고려한 경우 68.6%의 인식률을 보여, 음성학적 특징을 고려한 경우가 4.0% 향상된 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.125-127
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• 1993

오디오 혹은 비디오화의, 방송 고품질전화 등의 음성신호의 전송을 위해 마련된 CCITT Recommendation G.722에 의거 Codec을 구성하고 이를 통과한 연속음성을 CMU의 불특정 화자 연속음성인식 시스템인 SPHINX에 입력하여 인식률을 조사 한 후 CODING전의 인식결과와 비교하였다. 이때 CODEC은 크게 네 부분(Trans Quarature Mirror Filter, Encoder, Decoder, Receive QMF)으로 구성하고 입력음성 데이터는 150화자에 의한 1018문장을 훈련용으로, 140문장을 테스트용으로 하였을 때의 단어 인식률을 인식률로 하였다. 또 이때 특징벡터로는 12차 Melcepstrum 계수를 사용하였다. 인식결과 코딩전(close talk Mic를 이용하여 직접입력)의 단어 인식률이 86.7%인데 비해 코딩후의 인식률은 85.6%로 나타나 약 1%의 인식률 저하를 가져와 코딩으로 인한 Error에 비해 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 인식률 저하의 원인으로서는 코딩시의 BER(Bit Error Rate)에 의한 것으로 생각된다.

• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.13-21
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• 1997

본 연구는 연속음성을 인식하기 위하여 특징 Parameter의 변동성을 Fuzzy 변수로 취하여 Membership 함수로 표현한 후, Fuzzy 추론으로 연속음성을 인식하는 연구이다. 특징 Parameter로는 Formant 주파수, Pitch, Log Energy, Zero Crossing Rate등을 사용한다. 연속음성의 Data로서는 한국어의 연속음성을 대상으로 하여 음성인식 system을 구현한다음, 인식실험을 통하여 본 연구의 유교성을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.101-110
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• 1993

본 논문에서는 연속분포 hidden Markov 모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해 주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다. 성능 평가를 위한 화자 독립 인식 실험에서 문법이 없을 경우 83%, finite state network율 적용한 경우에는 94%의 인식률을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.524-533
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• 2001

연속음성인식 시스템의 실용화를 위해서 가장 중요한 것은 높은 인식 성능을 가지면서 동시에 실시간으로 인식되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 연속음성인식의 인식률 향상을 위하여 효과적인 음향모델을 구성하기 위하여 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘을 도입하여 HM-Net을 구성하고, 언어모델로서 반복학습을 이용하여 인식률 향상을 제고한다. 그리고, 기존의 연구에서 유효함이 입증된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 연속음성에 적용하여 인식 속도를 개선하고자 한다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 남성 4인이 항공편 예약 관련 음성에 대하여 인식 실험을 수행하였다. 그 결과 연속음성인식률 90.9%, 단어인식률 90.7%의 높은 인식성능을 얻었으며, 적응 프루닝 알고리즘을 적용한 경우 인식성능의 저하없이 약 1.2초(전체의 15%)의 인식시간을 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.