• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.500-504
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• 1997

본 논문에서는 형태소 그래프를 정의하고 이를 한국어 연속 음성 인식의 결과로서 사용함과 동시에 한국어의 자연어 처리를 위한 지식 표현 방법으로 사용한다. 또한 형태소 그래프를 연속 음성 인식과정에서 효율적으로 생성하는 알고리즘으로서 Tree-Trellis 탐색 알고리즘을 소개한다. 한국어 연속 음성 인식기는 HMM 인식기를 사용하며 탐색 알고리즘 또한 HMM 음소 인식기의 사용을 전제로 한다. 실험 DB로는 한국과학기술원 통신연구실에서 제작한 3000 단어급의 무역상담관련 DB를 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.489-491
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• 2003

한국어는 형태론적 변형 현상이 자주 일어나게 되어 최종적으로 음성인식의 성능에 졸지 않은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 형태론적 변형을 처리하는 방법을 제시하고 짧은 형태소를 결합하여 의사형태소를 추출하고자 한다. 이 방법은 음성인식의 성능 개선을 위하여 품사세트와 사전을 다시 정의하고 텍스트 정규화를 수행한다. 그리고 불규칙 용언 처리의 규칙을 작성하고 나머지 형태론적 변형현상은 에러 패턴을 분석하여 빈출 어휘 중심 및 다단계로 규칙 처리하였다. 마지막으로, 단음절 형태소들을 결합함으로써 최종적으로 원하는 의사형태소를 구할 수 있었다. 제안된 시스템은 오 인식률이 높은 단음절 형태소들을 결합하여 성능 향상이 기대됨은 물론, 형태론적 변형현상에서는. 9~10%의 높은 성능 향상을 가져올 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.93-96
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• 2004

본 논문은 TMS320C5501 16bit DSP를 적용한 실시간 화자독립 연속 숫자인식기의 구현에 관해 서술한다. 하드웨어 모듈의 구성은 TMS320C5501 300MHz DSP, 코덱으로는 TLV320AIC1103, SDRAM, 외부장치와의 인터페이스를 위한 HPI, Uart, MIC, SPK Out 단자로 구성되었다. 음성인식 알고리즘은 HM-Net 방식을 사용하였고 고정소수점 연산처리 방식으로 C를 이용한 최적화 작업을 수행하였으며 스트리밍 방식의 인식 방법으로 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 숫자 인식에 사용한 모델은 41음소에 기반한 트라이폰을 학습하였으며, 특징 파라미터로는 LPCMEL 20차를 사용하였다. 임베디드 시스템의 실시간 음성인식 시스템 구성에 중점을 두었으며 PC상에서의 성능과 비교해 볼때 본 DSP 상에서 500단어, 50문장의 인식을 평균 1.5초 전후로 인식하도록 하였으며 간단한 연결 단어 인식을 수행하는데 무리 없음을 보여준다. 특별히 한국어 연속숫자 부분에 중점을 두었고, 본 연구에서 구현된 연속 음성인식 시스템에 사용된 숫자 인식에서 음절 바이폰 모델에 대하여 $92.92\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.833-836
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.286-292
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• 2003

음성 구간 추출이란 입력된 음성신호를 음성 구간과 묵음, 또는 잡음구간으로 구분하는 과정이다. 잡음이 섞여있는 음성신호의 무성자음 신호는 잡음신호와 매우 유사하다. 따라서 음성 구간을 추출하거나 잡음을 제거 또는 감소시킬 때 무성자음에 특별히 주의하지 않으면 무성자음을 손상시키거나 잘못된 잡음 추정으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 연속음성신호의 음성 구간을 정확하게 추출하기 위해 잡음과 무성자음사이의 경계를 명시적으로 검출함으로써 무성자음의 구간을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 추출방법은 Hirsch가 잡음 추정을 위해 사용한 히스토그램 방법과 연속된 프레임 사이의 주파수 성분의 유사성을 나타내는 파라미터들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성신호에 SNR이 각각 10㏈와 15㏈인 7가지의 잡음을 첨가하여 무성자음신호의 추출 실험을 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.85-92
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• 2005

본 연구에서는 연속음성에서 개별 피치펄스와 TSIUVC를 추출하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. TSIUVC 탐색과 추출은 FIR-STREAK 필터를 사용한 개별 피치펄스와 영교차율을 사용한다. 실험결과, 개별 피치펄스의 추출률은 남자음성에서 $96{\%}$, 여자음성에서 $85{\%}$를 얻을 수 있었다. 아울러, TSIUVC 추출률은 남자 음성의 경우 $88{\%}$에서 $94.9{\%}$, 여자 음성의 경우는 $84.8{\%}$에서 $94.9{\%}$의 결과를 얻었다. 제안한 방법은 음성분석, 음성합성, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.123-126
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• 2004

본 논문은 잡음환경 하에서의 효율적인 문맥의존 음향 모델 구성에 대한 기초연구로서 잡음환경 하에서의 유사 음소단위 수에 따른 연속 음성인식 성능을 비교, 평가한 결과에 대한 보고이다. 기존의 연구[1,2]로부터 연속음성 인식의 경우 문맥종속모델은 변이음을 고려한 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용하는 것보다 더 좋은 인식성능을 나타냄을 알 수 있었다. 이 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 잡음환경에서도 효율적인 문맥 의존 음향모델을 구성하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 다양한 잡음환경을 고려하기 위해 White, Pink, LAB 잡음을 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio) 5dB, 10dB, 15dB 레벨로 음성에 부가한 후 각 유사음소단위 수에 따른 연속음성인식 실험을 수행하였다. 그 결과, 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 clear 환경인 경우에 약 $7\%$와 $17\%$ 향상된 단어인식률과 문장 인식률을 얻을 수 있었으며, 각 잡음환경에서도 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 평균 적으로 $17\%$와 $28\%$ 향상된 단어인식률과 문장인식률을 얻을 수 있어 39유사음소 단위가 한국어 연속음성인식에 더 적합하고 잡음환경에서도 유효함을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.439-451
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• 2021

본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 연속 숫자음의 인식을 위하여 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고, 음절 단위로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 숫자음의 알 뒤 연음현상을 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 숫자음과 이를 음절 단위로 세그먼트한 숫자음을 DB로 사용하여 적응화를 수행하였다. 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다.