• 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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.221-225
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• 1998

본 논문에서는 연속분포(Continuous) HMM(hidden Markov model)을 기반으로 하여 한국어 고립단어인식 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템의 학습과 평가를 위해 자동차 항법용 음성 명령어 도메인에서 추출한 10개의 고립단어를 대상으로 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 음성 특징 파라미터로는 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficients)와 차분(delta) MFCC 그리고 에너지(energy)를 사용하였다. 학습 데이터로부터 추출한 18개의 유사 음소(phoneme-like unit : PLU)를 인식단위로 HMM 모델을 만들었고 조음 결합 현상(채-articulation)을 모델링 하기 위해 트라이폰(triphone) 모델로 확장하였다. 인식기 평가는 학습에 참여한 음성 데이터와 학습에 참여하지 않은 화자가 발성한 음성 데이터를 이용해 수행하였으며 평균적으로 97.5%의 인식성능을 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.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.74-80
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• 2002

한국어 연속 음성 인식결과의 성능향상을 위해서 자연어 처리 기술을 이용한 후처리 기법이 사용된다. 그러나 자연어 처리 기법이 대부분 띄어쓰기가 있는 정형화된 입력 문장에 대한 분석을 수행하여 왔기 때문에 형태소 분석기를 직접 음성인식 결과의 향상에 사용하는 데에는 어려운 점이 많다. 본 논문에서는 띄어쓰기를 고려하지 않는 기능어 기반의 최장일치 형태소 해석 방법인 구문 형태소 단위의 분석을 이용한 음정인식 결과의 향상 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해 연속음성 인식 결과에서 자주 발생하는 용언과 보조 용언 및 의존 명사 사이의 음운들 사이의 구조적 정보를 활용함으로써 음성 인식 결과의 성능을 향상시키는 방법에 대해 기술한다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.24-31
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• 1994

본 논문에서는 연속분포 hidden Markov모델을 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 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이 없을 경우 $83\%$, finite state network을 적용한 경우에는 $94\%$의 인식률을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.91-94
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• 2000

최근 운율 구조와 문장구조 및 음운규칙과 관련 된 많은 언어학적 연구가 이루어져, 언어 이해 차원에서 의미 정보, 문장 구조 정보, discourse structure 등을 위한 운율 정보의 유용성이 입증되었으나, 이러한 결과가 최근의 음성인식 시스템에는 거의 적용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 계층적인 방법을 기초로 하여 한국어의 연속음성으로부터 운율구를 검출하는 세그멘테이션법을 제안하였다. 우선, 입력된 음성으로부터 문장단위의 경계를 검출하기 위하여 휴지기를 이용하였으며 에너지, 휴지기의 지속시간 및 피치궤적을 참조하여 강세구의 경계를 검출하였다. 실험음성의 텍스트는 "만물상"이며, 남녀 각 2명의 표준어 화자가 빠른 속도와 보통 속도로 낭독한 음성데이터를 대상으로 비교하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.267-271
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• 1998

신경망에 의한 음절과 연속음성 인식시 동특성처리의 한방법으로 회귀신경망을 이용한다. 본 연구는 비회귀형 상위은닉층과 회귀형 하위은닉층을 가진 4층 구조의 다층회귀신경망으로 예측기를 반들어 나성화자 5명이 CV형 음절 14개, CVC형 음절 14개를 각각 5회씩 발음한 총 700개의 음성중 3회분인 420개 음성으로 학습한 후 나머지 2회분인 280개 음성으로 인식을 평가한다. 입력신호의 예측차수와 상, 하위 은닉층으 뉴런수를 변경시키면서 각각의 인식률을 조사해 본 결과 상위 은닉층의 뉴런이 10개이고 하위 은닉층의 뉴런이 10개와 15개 그리고 예측차수가 3,4차일 때 가장 양호한 인식기로 동작한다는 것을 알 수 있었다. 이 때 나타난 인식률은 Elman 망보다 다소 우세하다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.366-369
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• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.247-252
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• 1999

낮은 Bit Rate의 음성부호화 방식을 구현하기 위해 필요한 파라메터로서 피치정보가 있다. 연속음성에서 정규화 된 피치정보를 추출하는 방법에서는 음성의 시작이나 끝부분, 무성음 혹은 무성자음과 유성음이 같이 존재하는 프레임, 프레임 경계부에서 피치추출 오류가 발생한다. 이러한 오류를 억제하기 위하여 본 연구에서는 FIR-STREAK 필터의 출력 잔차신호에서 피치정보를 얻는 개별 피치추출법을 제안하였다. 이 방법은 피치정보를 정규화하지 않고 연속적으로 변위하는 피치간격을 적절하게 나타낼 수 있다. 실험결과, 개별 피치추출법은 음성의 시작이나 끝부분, 무성음 혹은 무성자음과 유성음이 같이 존재하는 프레임, 프레임 경계부에서도 유효한 피치정보를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 이 방법은 음성부호화방식, 음성분석, 음성합성, 음성인식등에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.