본 논문은 연속음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP에 의한 음성 인식 방법을 사용한다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS(dynamic Multi-Section) 모델을 만들며, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법으로 연속음 데이터를 인식하게 하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 외에도 비교를 위해 전통적인 One-Stage DP 방법을 같은 조건 같은 데이터를 가지고 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 구문분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법이 우수한 것으로 나타났다.
연속음성 인식 시스템 구성을 위한 HMM WORD SPOTTING 기법을 검토하였다. 실험에 사용한 HMM WORD SPOTTING 기법은 O(n)DP 기법와 OPDP 법이다. 인식시스템은 파라메터로 멜켑스트럼 만을 사용한 경우와 동적 파라메터인 희귀계수를 결합한 경우의 2종류이며, 인식 알고리즘은 O(n)DP 법과 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실?나 ONE PASS DP 법으로 나눌 수 있다. 또한 인식 단위는 음절과 단어가 혼합된 형태이고 학습은 모두 음절단위로 실시하였으며 연속음성 25문장에 대하여 O(n)DP법과 OPDP법의 인식결과를 비교하여 연속음성 인식에 구문제어 효과를 검증하였다. 실험 결과 평균 인식률이 O(n)DP 의 경우 각각 90.6%, 90.9%, OPDP 의 경우 각각 98.4%, 98.6%로 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 평균 7.5%의 인식률이 향상되었다.
본 논문은 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 연속 숫자음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DP에 의한 음성 인식 방법을 제안하다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS (Dynamic Multi-SEction) 모델을 만들며, 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 방법으로 실험 대ㅛ상의 연속 숫자음 데이터를 인식하게 하였다. 본 연구에서는 8명의 ㅣ남성 화자에 의해 2-3번 발음도니 21종의 7자리의 연속 숫자음이 사용되었고, 기존의 One-Stage DP와 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 음성 인식 알고리즘을 사용해서 화자 종속과 화자 독립 실험을 실험실 환경에서 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 인식률이 좋은 것으로 나타났으며, 제안된 방법에서는 화자 종속과 화자 독립 실험에서 각각 약 91.7%, 89.7%로 나타났다.
온라인 필기체 한자는 동일인의 동일 문자조차도 회수, 획순 및 형태의 변화가 다양할 뿐만 아니라 인식 대상이 방대하여 인식이 매우 어렵다. 또한 한자는 기본 자소의 조합에 의한 글자가 아닌 각각의 글자가 독립적으로 이루어져 있어 연속된 획들 간의 관련도를 파악하기 어렵고 획수도 1획에서 28획까지 다양하게 분포를 한다. 따라서 본 연구에서는 대분류 단계로 시작획 비교를 하고 이어진 세분류 단계에서 문자의 특징으로 방향코드와 특이점을 추출해내고 획수를 고려하여 DP 정합을 하는 2단계 인식 시스템을 제안하였다. 이로써 최적의 속도로 입력한 문자를 찾아낼 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 연속분포 HMM에 이산 지속시간제어와 회귀계수를 파라메터로 추가한 이산 지속시간제어 연속분포 HMM 모델을 이용하여 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 또한 25 문장의 로보트 제어명령문을 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실시한 One Pass DP법으로 인식 실험을 실시하였다. 4연 숫자음에 대한 인식 실험에서 이산 지속시간 제어와 회귀 계수를 포함한 경우 평균 $93.8\%$의 인식율을, 포함하지 않은 경우 $80.7\%$의 인식율을 얻었다. 로보트 제어 명령문의 인식에서는 구문제어를 실시하지 않은 경우 평균 $90.9\%$, 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 경우 평균 $98.4\%$로 $7.5\%$의 인식율이 향상되었다.
본 연구에서는 고정화된 한천분해효소가 충진된 packed-bed reactor를 이용하여 한천올리고당을 연속생산하였다. Packed-Bed 형 Reactor의 H/D를 조절하여 생산율이 가장 좋은 조건을 살펴 본 결과, H/D=14인 것으로 나타났으며, 한천올리고당의 연속생산시 35 h에서 효소활성반감기를 나타내었다. Packed-Bed Reactor내에서 기질 1 g/L agar, 1unit 고정화효소, 4$0^{\circ}C$, flow rate 24 mL/min 조건하에서 연속반응 시켰을 때, 중합도 4의 한천올리고당이 주로 생산되었으며 중합도 6당, 2당순으로 생산됨을 알 수 있었다. 또한 다중으로 연결된 반응기를 이용한 결과, 기질 1 g/L agar, 4$0^{\circ}C$, 48 mL/min의 조건하에서 41.7 mg/h의 한천올리고당이 생산됨으로서 다중으로 연결하지 않은 반응기보다 2.3배 한천올리고당의 생산율이 증가하였음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)을 이용한 연속음성 인식시스템 개발에 대해 연구하였다. 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE로 적응화하였다. 자동차 제어문에 대해 화자 적응화한 경우의 인식률(O(n)DP인 경우)은 77.18%로 적응화 전의 결과보다 약 6%향상되었다.
본고에서는 악곡정보 검색을 위한 검색키로써 허밍을 이용한 검색 방법에 관한 내용을 기술하였다. 고정도의 악곡 검색 시스템은 사용자의 불안정한 음정 및 템포 그리고 애매한 기억에 의한 음표의 삽입 및 탈락에 대응이 가능해야 한다. 또한 입력된 음향신호로부터 검색에 필요한 정확한 특징량의 추출과 효과적인 멜로디 표현 기법이 요구된다. 일반적으로 사용자의 허밍으로부터 음고 정보를 얻기 위해 입력된 음향신호로부터 피치정보를 추출하지만, 피치 추출 알고리즘은 이러한 입력 허밍으로부터 때때로 하모닉 피치를 추출한다. 이러한 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 음고 정보의 특징량으로 복수 피치 후보를 고려한 방법을 제안한다. 게다가 복수 피치 후보에 신뢰도라는 파라미터를 도입하여 신뢰도가 높은 피치후보의 선택 가능성을 높였다. 검색엔진에서는 제안하는 복수 피치 후보의 수용을 위해 DP알고리즘을 3차원으로 확장하였다. 또한 제안하는 알고리즘은 DP패스에 따라 음표의 삽입/탈락에 다이내믹하게 대응이 가능하도록 멜로디 표현 방법을 변경하였다. 성능 평가를 위해 종래 기법과의 비교 실험 결과 보다 높은 검색 결과를 얻었다.
본 논문은 keyword spotting 기술을 이용한 247개의 DDD 지역명을 인식 대상으로 하여 화자 독립의 한국어 연속 음성인식을 위한 시스템을 제안하였다. 적용된 인식 알고리즘은 음성에서 시간축의 변화와 스펙트럼의 왜곡을 흡수할 수 있는 모델로 DP와 MLP로 구성된 동적 프로그래밍 신경회로망(DPNN)을 사용하였다. 이와 같은 실험을 위해 단어 모델을 만들고 이에 대한 단어 모델을 keyword 모델과 non-keyword 모델로 구분하여 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 결과를 출력시키지 않기 위해서 후처리 과정을 두고 실험을 하였다. 실험결과, 단독어에 대한 화자 종속 실험은 93.45%의 결과를 보였고, 단독어에 대한 화자 독립 실험은 84.05%의 실험결과를 보였으며, 가장 중요한 간단한 대화체 문장의 keyword spotting 실험은 화자 종속으로 77.34%의 결과를 보였으며, 화자 독립 실험은 70.63%의 결과를 얻었다.
본 연구에서는 히아루론산(Hyaluronic acid) (HA)의 시간당 부피생산성(g/l/h)을 증가시키기 위해, 이전의 회분식 배양결과를 바탕으로 S. zooepidemicus를 이용한 연속식 배양공정을 개발하고자 하였다. 약 8시간까지 회분식으로 발효조를 운영한 후, 0.029/h의 희석속도(D1)로 48시간까지 1단계 연속배양을, 그 후 약 96시간까지 0.036/h의 희석속도(D2)로 최종 2단계 연속배양을 수행하였다. 회분식 배양 말기에 HA의 생산량은 3.85 g/l이었으며, 1단계 연속배양 기간 동안에는 7.5-10 g/l(건조 HA인 경우는 13.39-14.2 g/l)의 농도로 생산되었다. 계속된 2단계 연속배양에서는, 희석속도의 증가로 인해, 초반에 잠시 HA 생산성이 8.28 g/l (건조 HA인 경우는 11.63 g/l)까지 감소하다가, 서서히 증가하면서 다시 새로운 정상상태로 접근해 가는 현상을 관찰할 수 있었다. 2단계 연속배양에서의 HA 생산량은 약 8.28-9.48 g/l (건조 HA의 경우는 11.0-13.37 g/l) (1단계 연속배양 대비 약 4.7% 소량 감소)로서, 배양 종료까지 비교적 안정적으로 유지되는 것으로 나타났다. 그렇지만 HA의 부피생산성(DP)(= 희석속도 × HA 생산농도)(g/l/h)은 희석속도를 D1에서 D2로 약 24% 증가시킨 결과. 2단계 기간인 배양 약 96시간 경에 최대 0.341 g/l/h에 이르는 것으로 관찰되었는데, 이는 대조군으로 수행한 회분식 배양의 평균 부피생산성(0.331 g/l/h)에 비해 3% 가량 소량 증가된 수치이다. 하지만, 연속배양 공정의 경우, 회분식 배양에서는 반드시 요구되는 다단계의 성장배양 단계를 진행하지 않고도, 최종 생산배양 공정만을 연속적으로 수행할 수 있으므로, 회분식 배양공정의 전체 배양시간(즉 다단계 성장발효조 배양 기간 + 최종 생산발효조 배양 기간)을 기준으로 비교한다면, 연속배양의 HA의 부피생산성이 회분식배양 대비 큰 폭으로 향상될 수 있을 것으로 판단된다. 한편 본 연속배양 연구에서 사용한 생산배지는 회분식 배양에서 생산균주의 배양생리적 특성에 맞추어서 최적화된 배지임을 고려할 때, 연속배양 공정에 적용될 수 있는 최적배지가 개발된다면, 장기간 생산 안정성을 유지하면서 동시에 부피생산성도 증가하는, 경제적인 연속배양 공정이 개발될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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