• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.49-52
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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. 음성합성의 경우에도 최근 대형의 음성 데이터 베이스로부터 임의 길이의 음성 부분을 골라내어 접속함으로써 좋은 합성 품질을 얻고 있다. 따라서 이러한 연구에 사용될 음성 코퍼스에 관한 요구와 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 음성정보기술산업지원센터(SITEC)에서 구축중인 음성 코퍼스의 현황과 향후 계획에 관하여 보고한다. 방음실환경에서의 인식 및 합성 연구용 코퍼스, 아동용 음성 코퍼스, Dictation용 음성 코퍼스, 자동차내 소음 및 음성 코퍼스 등의 구축 내용이 소개된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 연속음성인식의 음향모델 출력을 이용하여 뉴스 데이터를 분석하였다. 실험에 사용된 뉴스 데이터베이스는 2,093개의 기사로 구성되어 있다. 기존의 한국어 연속음성인식은 열악한 언어모델 때문에 낮은 인식성능을 보여 뉴스 데이터 분석에 적합하지 않다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 상대적으로 견인한 음향모델의 인식결과를 후처리하여 핵심어 정보 파일을 만들었다. 음향모델의 출력레벨 문턱치가 100일 때 전체 인식대상 형태소의 86.9%가 인식되었다. 동일한 조건에 길이정보 기반 정규화를 적용하였더니 81.25%가 인식되었다. 정규화의 목적은 긴 길이의 형태소를 보상하는 것이다. 실험결과, 인식대상 형태소 인식률은 75.13%였다. 그리고 5,040MB의 뉴스 데이터에서 314MB의 핵심어 정보 파일이 만들어졌다. 이것은 절대적인 정보량이 93.8% 감소한 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권4호
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• pp.5-11
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• 1991

본 연구에서는 음성신호의 음소 단위 구분화 방법을 제안한다. 제안된 구분화 시스템은 화자 독립적이고, 음성신호에 대한 사전 정보 없이도 음소 단위로 구분화를 수행할 수 있는 특징을 갖는다. 구분화 처리는 입력 음성신호를 먼저 순수 유성을 구간과 순수 유성음이 아닌 구간으로 분리 시킨 후, 각각의 구간에 대해 세분화된 음소 단위로 분리시키는 2단계 구분화 알고리즘을 적용하였고, 이때 사용된 파라미터는 유성을 검출 파라미터, 영차 LPC 캡스트럼 계수의 시간변호 파라미터, ZCR 파라미터이다. 본 연구에서 제안한 구분화 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 사용한 대상어는 고립단어와 연속음성으로 구성된 어휘로서 전체 어휘중에 포함된 507개 음소에 대한 구분화율은 91.7% 이다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.371-373
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• 2000

본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.158-162
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• 1996

본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1411-1420
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• 2015

음성망 중심의 전통적인 합법적 감청(Lawul Interception) 기술 표준은 최근의 IP 기반 음성망(VoIP)과 다양한 종류의 멀티미디어 어플리케이션에 대한 연속적 추적이나 네트워크를 이동하며 통신하는 IMS(IP Multimedia Subsystem)/SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 패킷을 연속적으로 추적하기에는 기술적 한계를 가지고 있다. IMS/SIP에 대한 합법적 감청에 관한 기술 표준은 유럽의 ETSI(European Telecommunications Standards Institute)중심으로 표준 아키텍처를 제시하고는 있으나 연속적 감청 기법의 상세한 표준과 기술의 제시는 미흡하거나 공개를 제한하고 있는 실정이다. 본 논문은 전통적인 음성위주의 감청기법이 가지고 있는 한계를 극복하고 이동 중인 합법적 감청 대상 노드에 대한 IMS/SIP 기반의 연속적 감청을 위한 아키텍처를 제안하였다. 또한, 제안된 아키텍처의 효율성을 검증하기 위하여 시뮬레이션 상에 50개 이상의 감청 대상 노드와 패킷 통신을 구현하였다. 실험결과는 ETSI가 제시하고 있는 기존의 합법적 감청 아키텍처에 비해 높은 효율성과 연속적 패킷 수집에서의 기술적 고려요소들을 새롭게 식별하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제55권
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• pp.103-118
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• 2005

In this paper, we describe a morpheme-based pronunciation lexicon useful for Korean LVCSR. The phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon improves the recognition accuracy when cross-morpheme pronunciation variations are distinguished from within-morpheme pronunciation variations. Since adding all possible pronunciation variants to the lexicon increases the lexicon size and confusability between lexical entries, we have developed a lexicon pruning scheme for optimal selection of pronunciation variants to improve the performance of Korean LVCSR. By building a proposed pronunciation lexicon, an absolute reduction of $0.56\%$ in WER from the baseline performance of $27.39\%$ WER is achieved by cross-morpheme pronunciation variations model with a phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon. On the best performance, an additional reduction of the lexicon size by $5.36\%$ is achieved from the same lexical entries.