• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.231-234
• /
• 2011

본 논문에서는 긴급통화만 가능하던 기존의 위기대처시스템들과 차별화를 두기 위해, 안드로이드에서 제공하는 시스템 중 하나인 미디어 부분을 이용하여 사용자의 음성을 입력받아 소리세기를 출력시켰다. 또한 GoogleAPI를 활용하여 현재위치를 찾아 긴급 메시지로 전송 가능한 시스템을 제공한다. 본 시스템은 사용자의 편리성과 효율성을 높이기 위하여, 단 1회 실행만으로도 연속적인 위기대처시스템의 인식과 주기적인 실시간 위치를 찾아 메시지 전송이 가능하다. 부가적으로 현재위치를 위도 경도로만 출력 되어 전송 되어지는 것이 아니라, 위도 경도의 값을 주소로 변환하여 출력 하므로서 보다 정확하고 편리하게 서비스를 이용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권11호
• /
• pp.1397-1406
• /
• 2019

신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.274-284
• /
• 2002

한국어 대어휘 연속음성인식을 위한 텍스트 전처리에서 띄어쓰기 오류는 잘못된 단어를 인식 어휘에 포함시켜 언어모델의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 텍스트 코퍼스의 띄어쓰기 교정을 위하여 한국어 음절 N-그램을 이용한 자동 띄어쓰기 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬에서는 주어진 입력음절열은 좌에서 우로의 천이만을 갖는 마코프 체인으로 표시되고 어떤 상태에서 같은 상태로의 천이에서 공백음절이 발생하며 다른 상태로의 천이에서는 주어진 음절이 발생한다고 가정한다. 마코프 체인에서 음절 단위 N-그램 언어모델에 의한 문장 확률이 가장 높은 경로를 찾음으로써 띄어쓰기 결과를 얻는다. 모든 공백을 삭제한 254문장으로 이루어진 신문 칼럼 말뭉치에 대하여 띄어쓰기 알고리듬을 적용한 결과 91.58%의 어절단위 정확도 및 96.69%의 음절 정확도를 나타내었다. 띄어쓰기 알고리듬을 응용한 줄바꿈에서의 공백 오류 처리에서 이 알고리듬은 91.00%에서 96.27%로 어절 정확도를 향상시켰으며, 복합명사 분리에서는 96.22%의 분리 정확도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권9C호
• /
• pp.884-890
• /
• 2003

본 논문에서는 화자 독립 시스템에서 필요한 화자 적응 방법에 관해 연구하였다. 훈련에 참여하지 않은 새로운 화자에 대해서 bigram과 back-off bigram, MAP와 MLLR의 결과를 비교해 보았다. back-off bigram은 훈련중 나타나지 않은 bigram 확률을 unigram과 back-off 가중치를 적용하므로 bigram 확률 값에 약간의 가중치를 더하는 효과를 가져온다. 음성의 특징 파라미터로는 12차의 MFCC와 log energy, 1차 미분, 2차 미분을 사용하여 총 39차의 특징 벡터를 사용하였다. 인식 실험을 위해 CHMM, 삼중음소(tri-phones)의 인식 단위, 그리고 bigram과 back-off bigram의 언어 모델을 사용한 시스템을 구성하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.242-247
• /
• 2004

일반적인 핵심어 검출 시스템에서는 필러모델과 핵심어모델을 연결단어 인식 네트워크로 구성하여 핵심어 검출에 사용한다. 이것은 대량의 텍스트 데이터를 이용한 대어휘 연속 음성인식에서 구해지는 단어의 출현빈도의 언어모델을 핵심어 검출 시스템에서 효과적으로 구성할 수가 없는 어려움이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템을 제안하고 핵심어와 필러모델의 출현빈도의 변화에 따른 핵심어 검출 성능을 조사하였다. 그 결과, 핵심어와 필러모델의 출현확률을 0.2:0.8의 비율에서 CA (Correctly Accept for Keyword: 핵심어를 제대로 인정한 경우)가 91.1%, CR (Correctly Reject for OOV: 비핵심어에 대해 제대로 거절한 경우)는 91.7%로써, 일반적인 연결단어인식 네트워크를 이용한 방법보다 제안된 방법이 CA-CR 평균 인식률의 에러감소율 (Error Reduction Rate)에서 14%향상되어 핵심어 검출에서의 언어모델 도입의 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.38-43
• /
• 1996

본 논문에서는 잡음 및 주변 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하였다. 아울러 스펙트럼 차감법을 적용하여 높은 인식 성능을 얻도록 하였다. 본 논문에서는 환경 변화에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여 SMC(Short time Modified Coherence) 분석, 루트(root) 켑스트럼 분석, LDA(Linear Discriminant Analysis), PLP(Perceptual Linear Prediction), RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리 등을 이용하여 인식 실험을 수행하였다. 실험을 위하여 반연속 HMM을 이용한 단독음 인식 시스템을 구현하였고 전시장 및 컴퓨터실의 잡음을 첨가하여 0, 10 및 20dB의 SNR에 대한 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, LPCC(Linear Prediction Cepstral Coefficient)를 이용한 경우에 비하여 SMC나 루트처리를 이용한 멜 켑스트럼(루트_멜 켑스트럼)을 이용한 경우 10dB의 SNR에서 각각 9.86%, 12.68% 향상된 가장 좋은 인식률을 얻었다. 또한 멜 켑스트럼과 루트_멜 켑스트럼을 스펙트럼 차감법과 결합하여 잡음을 제거한 경우 10dB에서 각각 16.7%, 8.4% 향상된 94.91%, 94.28%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권4호
• /
• pp.381-388
• /
• 2003

본 논문에서는 핵심어 검출기의 성능 향상을 위해 가베지 클라스 클러스터링과 함께 필러 모델에 가중치론 부여하는 방안 및 태스크 도메인 이용자들의 발화 음성의 성향 분석을 통해 핵심어 천이 확률을 계산하여 핵심어 검출기반 대화 음성처리 시스템의 처리 시간 단축 방안을 제안한다. 제안한 방법은 음성학적으로 유사한 음소끼리 묶어서 사용함으로써 하나의 음소는 잘 표현하지 못하지만 비슷한 음소 그룹의 표현에는 유용한 방법으로 본 논문에서는 한국어 형태론과 태스크 도메인으로 선정한 증권거래 대화음성처리 시스템에서 활용되는 발화 문장을 분석하여 5 음소군을 제시한다. 또한 이들 음소군에 태스크 종속적인 필러 모델 가중치를 부여하며, 두 번째로는 시스템의 처리시간 단축을 위해 연속 발화 문장 속에 포함되어 있는 핵심어 천이 확률을 계산하여 시스템에 적용 실험한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 태스크 도메인에 활용되는 4,970 문장의 코퍼스를 구축하고, 이용자 중 20대∼30대 5명이 발성하게 하여 실험한 결과, 제안한 5 음소군에 가중치를 부여한 방법의 FOM은 87.5%로 Yapanel[1]의 7음소군 85.5%보다 우수한 성능을 보였으나, LVCSR의 89.8%보다는 약간 뒤지는 성능을 확인하였다. 계산시간에 있어서도 0.70초로 7음소군의 0.72초보다 우수한 성능을 보였다. 핵심어 천이 확률 분석을 통한 인식 시간 단축 실험에서는 천이 확률을 적용했을 때 약 0.04초∼0.07초의 처리 시간을 단축하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권7호
• /
• pp.1759-1769
• /
• 1997

다층신경회로망의 학습방법인 오류역전도 알고리즘은 연관기억장치, 음성인식, 패턴인식, 로보틱스등과 같은 다양한 응용분야에 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 계속 많은 논문들이 역전도 알고리즘에 대해 발표되고 있는 실정이다. 이러한 연구 동향의 주된 이유는, 뉴런 갯수와 학습 패턴의 갯수가 큰 경우에 역전도 알고리즘의 학습속도가 상당히 느리다는 사실때문이다. 본 연구에서는 가변학습율, 가변모멘텀율, 그리고 시그모이드 함수의 가변기울기를 이용한 새로운 학습속도 가속기법을 개발하였다. 학습이 수행되는 도중에, 이러한 파라메터들은 전체 오류의 변화량에 따라 연속적으로 조정되며, 제안된 기법은 기존의 역전도 알고리즘에 비해 획기적으로 학습시간을 단축시키는 결과를 보였다. 제안된 기법의 효율성을 입증하기 위하여, 처음에는 난수발생기로 생성한 이진 데이터를 이용하여 에포크(epoch) 횟수를 비교할 때 훌륭한 속도 향상을 보였으며, 또한, 기계학습(machine learning)의 벤치마크 학습자료로 많이 사용되는 이진 Monk's data, 4, 5, 6, 7비트 패리티 검사 문제와 실수 Iris data에도 적용하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권12호
• /
• pp.3047-3062
• /
• 1998

본 논문은 ITU-T에서 제안한 영상회의 시스템에서 오디오/비디오 스트림 데이터를 회의 참여자에 송수신하거나 또는 수신된 멀티미디어 데이터들에 대한 QoS 정보를 송신측에 피드백 하기 위해 제공되는 RTP/RTCP 프로토콜(RFC1889,1890)에 관한 설계 및 구현에 관해 기술한다. RTP는 인코더로부터 전달된 오디오/비디오 데이터를 고정 포맷으로 패킷화하여 모든 회의 참여자에 멀티캐스팅하고, RTCP모듈은 RTP와 함께 연동되면서 수신 패킷을 모니터하여 지연, 지연변이 및 패킷 손실 등의 QoS 값들을 검출하고, 이를 비-정기적으로 송신측에 피드백하도록 구현하였다. 이들 프로토콜은 Windows NT에서 멀티쓰래드 방식으로 구현되었으며, 하위 프로토콜로 socket I/F를 통해서 U에/IP-Multicast를 이용하였다. 또한, 인터넷 환경에서 영상회의 시스템을 수행했을 때 나타나는 여러 QoS 값들을 검출하여 분석하였다. 시험은 오디오 데이터 전송을 이용하였으며 통신 부하가 심한 시간 구간에서 지연과 지연 변이는 음성 인식에 대체로 허용 범위에 충족되나 다량의 패킷 손실에 따른 품질 저하를 분석할 수 있었으며, 대부분의 손실된 패킷들은 비-연속적인 특성을 갖는 것으로 나타났다.