• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.30-34
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• 1995

신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.309-314
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• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.105-108
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• 1995

한국에 있는 손님이 한국어 만을 사용하여 일본 호텔을 예약할 수 있도록 해 주는 한일간 자동통역 시연 시스템에 관해 기술하였다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 기본적으로 HMM을 이용하는 화자독립, 약 300단어급 연속음성인식 시스템으로서 전향 언어 모델로 바이그램 언어 모델, 후향 언어 모델로는 의존 문법을 사용하여 N-BEST 문장을 생성해낸다. 실험결과, 단어 인식률은 top1 문장에 대해 약 94.5%, top5 문장에 대해 약 94.7%의 인식률을 얻었다. 인식 시간은 길이가 다른 여러 문장들에 대해 약 0.1~3초가 걸렸다. 기계번역부에서는 음성인식에서 의존 문법을 사용하여 분석된 파싱 결과를 이용, 직접 번역 방식을 채택하여 일본어를 생성한다. 음성 합성부는 반음소를 합서의 기본단위로 하고, 합성방식으로는 주기 파형 분해 및 재배치 방식으로 하였다. 실험 환경은 2 CPU를 장착한 SPARC 20 workstation 이었으며 실시간 특징 추출을 위해 TMS320C30 DSP 보드 1개를 이용하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.37-42
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• 2008

본 논문에서는 지능형 홈네트워크의 음성제어를 위한 가변어휘 연속음성인식시스템을 개발하였다. 또한 자연스런 음성명령에 대한 인식을 위해 핵심어 기반의 자연스런 연속어휘에 대한 대화형 시나리오를 작성하였고, 핵심어기반의 인식 엔진 및 데이터베이스를 구축하여 인식엔진의 성능을 최적화하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.592-594
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• 2001

본 연구에서는 음성인식에 있어서 음향모델의 고정도화를 위해 통계적 방법인 HMM과 시간동기형 Viterbi 알고리즘을 기반으로 한 세그멘트되지 않은 음성의 자동 세그멘테이션에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 소량의 세그멘트된 음성에 대해 연속분포형 HMM 기본모델을 작성한 후 이를 표준패턴으로 사용하고, 세그멘트되지 않은 입력음성의 특징 피라미터에 대해 시간동기형 Viterbi 알고리즘의 프레임마다 최대가 되는 지점을 최적경계로 설정하고, 앞에서 구현 최적 경계 정보와 언어학적 지식인 발음사전 정보를 이용하여 음성을 세그멘테이션 하는 것이다. 본 연구와의 비교를 위해 HTK를 이용하여 위와 동일한 과정을 수행하였다. 이렇게 구한 음성의 세그멘테이션 정보를 이용하여 연속분포형 HMM 기본모델과 HTK의 CHMM 기본모델을 각각 작성한 후, 국어공학센터(KLE) 단어 데이터에 대해 단어인식 성능을 평가하였다. 실험결과, KLE 452 남성과 여성에 대해, 본 연구실 인식 시스템은 화자독립 단어인식률 89.4%, 85.1%, HTK의 화자독립 단어인식률 85.1%, 81.9%를 각각 얻었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.330-335
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• 2002

최근 컴퓨터와 인간간의 대화 수단으로 음성을 활용하는 기술인 음성정보기술이 발달함에 따라 대어휘 연속 음성 인식 및 무제한 어휘 음성 합성의 고도화를 위한 연구가 진행되고 있다. 음성 인식의 경우 HMM으로 대표되는 통계적 수법의 발달에 따라 시스템의 학습을 위해 대량의 음성데이터가 필요하며, 음성 합성의 경우에도 최근 대형의 음성 데이터 베이스로부터 임의 길이의 음성 부분을 골라내어 접속함으로써 좋은 합성 품질을 얻고 있다. 본 논문에서는 이러한 음성 인식 및 합성을 위해 공동으로 사용하기 위한 음성 데이터베이스의 발성 목록을 설계하고 설계된 결과에 대하여 논의한다.

• ETRI Journal
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• 제9권1호
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• pp.158-164
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• 1987

최근 음성 정보처리, 특히 맨.머신 인터페이스로서의 음성입출력의 실현에 큰 기대가 모아 져서 각국에서 이에 관련된 연구가 국가규모 또는 국제간의 협력의 형태로 조직적으로 진행되고 있다. 이와 관련한 주요 연구계획들로는 - 프랑스의 GRECO 및 PRC project - 영국의 ALVEY program - 미국의 DARPA project - EC 여러나라간의 ESPRIT program 및 COST 2009 project - NATO의 주도에 의한 RSC 10 program - 일본의 ICOT project 및 ATR International의 자동번역전화 project등을 들수 있다. 본고는 일본음향학회 논문지 1986년 12월호에 게재된 K. Shikano 및 A. Kurematsu(ATR 자동번역전화연구소, 일본)의 동일제목의 해설 기사를 편역한 것으로서 연속음성인식 및 이해에 관한 각국의 연구동향을 정리한 것이다. 특히 DARPA의 연속음성인식 프로젝트를 중심으로한 미국의 연구동향 및 일본 ATR 자동번역전화연구소의 음성이해 시스팀에 대하여 자세히 소개 하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.773-774
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• 2016

배경잡음은 음성신호의 특징을 왜곡하기 때문에 음성인식 시스템의 인식율 향상의 방해요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서의 음성인식을 실시하기 위해서, 신경회로망과 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속음성 식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 본 알고리즘을 사용하여 배경잡음이 섞인 음성신호에 대하여 음성인식의 식별율 개선을 실현할 수 있도록 연구를 진행하며, 본 알고리즘이 유효하다는 것을 실험을 통하여 명백히 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.107-114
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• 2001

본 논문에서는 한국어의 음성학적 규칙을 적용한 연속 숫자음 인식에 관하여 연구한다. 연속 숫자음의 인식률은 일반적으로 음성인식 시스템 중에서 낮은 인식률을 나타낸다. 따라서 숫자음에 대하여 강건한 모델을 작성하기 위하여 음성 특징 파라미터와 음성학적 규칙을 적용하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서는 음성학적 규칙을 적용한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(PLUs)로 사용한다. 또한, 인식실험에 있어서는 일반적인 멜 켑스트럽과 회귀계수를 이용한 경우와 음성학적 규칙과 특징을 확장하여 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, 멜 켑스트럼만을 사용한 경우 55.4%, 멜 켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우에는 64.6%, 특징 파라미터를 확장한 경우 74.3%, 음성학적 특징까지 고려한 경우 75.4%로 기존의 경우보다 높은 인식률을 보였다. 따라서, 음성 특징 파라미터를 확장하고 음성학적 규칙까지 함께 적용한 경우 비교적 높은 인식률을 보여 제안된 방법이 연속 숫자음 인식에 유효함을 확인하였다.