• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.211-214
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• 2005

본고에서는 산업용 음성 DB를 위한 XML 기반 메타데이터의 표준화에 대한 현재 상황과 표준화 활동에 대하여 소개한다. 산업용 음성 DB는 구축에 많은 시간과 비용을 요구하며, 양질의 음성 처리 시스템 (인식/합성/인증)의 개발을 위해서는 가능한 많은 양의 음성 데이터가 필요하다. 산업용 음성 DB 메타데이터 표준화는 서로 다른 기관에서 구축한 음성 DB의 공유와 재사용을 원활히 하기 위하여, 2004년 9월부터 요구사항 분석을 시작하여, 2005년 3월 초안이 완성되었다. 본 표준안은 음성 DB 메타데이터의 구조를 XML 기반으로 정의한 것이며, 음성 파일 이름, 화자 식별자, 음소 기호와 같은 구조 외의 표준화 대상에 대해서는 다루지 않는다. 이미 ETRI와 SiTEC [5]에서 XML 기반의 메타데이터 구조와 내용 표준안을 제안한 바 있으나. [5]에서 제안한 구조는 평면 구조를 취하고 있어 내용의 중복성등의 단점이 있어, 이를 보완하여 음성 DB 데이터 모델을 객체지향 방식으로 설계하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.199-204
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• 2013

구글의 안드로이드 기반 음성인터페이스는 웹 어플리케이션에 국한되어 있으며 사용자층 또한 극히 드문 현실이다. 본 연구에서는 기존의 안드로이드기반 음성엔진을 사용하여 음성인터페이스가 이루어 질 수 있는 방법론을 제시하고 관련 어플리케이션을 개발하였다. 또한 안드로이드기반 어플리케이션에 있어서 일상 잡음환경에서 음성인식 어플리케이션의 음성인식 성능 즉, 음성인터페이스에 관한 환경을 연구하였으며 그에 알맞은 모바일 환경에서의 음성인터페이스를 제시하였다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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• pp.236-236
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• 2003

음성합성을 위한 운율연구는 실험음성학과 음성공학 분야에서 활발히 이루어져 왔고, 가시적인 성과도 거두어 왔다. 최근 운율의 자연성을 향상시키기 위한 노력은 corpus-based unit selection에서와 같이, 대단위 음성자료에 의존하게 되면서 급격한 자연성의 향상을 가져온 것이 사실이지만, 여전히 새로 주어진 자료에 대해서 부자연스러운 운율을 극복해야 한다는 과제를 안고 있다. 이 논문은 길이, 억양, 에너지 등의 운율요소 가운데, 우선적으로 분절음의 길이에 초점을 두고, 대규모 음성자료를 바탕으로 한 자료기반형 길이예측모델을 지양하고 언어학적 지식과 언어자질을 이용한 지식기반형 길이예측모델을 제시하고자 한다. 모델링을 위한 방법으로는, 기본적으로 자료기반형 모델링 기법이지만 언어자질을 이용한 길이예측이 가능한 Classification and Regression Tree (CART) 모델링과 전통적인 지식기반형 모델링인 sequential rule systems을 확대시킨 Sums-of-Products 모델링을 사용한다. (중략)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.329-333
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• 2003

최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.145-150
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• 2014

본 논문에서는 입력된 신호에 의해 결정되는 각 주파수 밴드별 우도비(likelihood ratio, LR)를 deep belief networks(DBN)의 입력층으로 이용하는 새로운 음성 검출기(voice activity detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기는 음성 구간을 판단하기 위해 우도비를 기하 평균을 이용한 결정식을 사용한다. 제안된 음성 검출기는 이 결정식을 대신해 DBN을 이용하여, 오검출 확률을 최소화 하도록 학습을 한다. 제안된 DBN 기반의 음성 검출 알고리즘은 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능을 개선한 support vector machine(SVM) 기반의 음성 검출기와 정상 및 비정상 잡음 환경에서 다양한 조건을 부과하여 비교하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 SVM 기반의 알고리즘보다 전체 오분류 확률 [0.7, 2.7]의 향상 폭을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.672-675
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• 2012

음성은 가장 익숙하고 편리한 의사 소통 수단으로 스마트폰과 같이 크기가 작은 모바일 기기의 입력 인터페이스로 적합하다. 서버 기반의 음성 인식은 서버를 방문하는 다양한 사용자들을 대상으로 음성 모델을 구축하기 때문에 음성 인식률을 높일 수 있고 상용화가 가능하다. 구글 음성인식, 아이폰의 시리(SiRi)가 대표적인 예이며 최근 스마트폰 사용자의 증가로 이에 대한 수요가 급증하고 있다. 서버 기반 음성 인식 기법에서 음성 인식은 스마트폰과 인터넷으로 연결되어 있는 원격지 서버에서 이루어진다. 따라서, 사용자는 스마트폰에 저장된 음성 데이터를 인터넷을 통하여 음성 인식 서버로 전달해야 된다[1, 2]. 음성 데이터는 사용자 고유 정보를 가지고 있으므로 개인 인증 및 식별을 위한 용도로 사용될 수 있으며 음성의 톤, 음성 신호의 피치, 빠르기 등을 통해서 사용자의 감정까지도 판단 할 수 있다[3]. 서버 기반 음성 인식에서 네트워크로 전송되는 사용자 음성 데이터는 제 3 자에게 쉽게 노출되기 때문에 화자의 신분 및 감정이 알려지게 되어 프라이버시 침해를 받게 된다. 본 논문에서는 화자의 프라이버시를 보호하기 위하여 사용자 음성 데이터로부터 개인의 고유 특징 및 현재 상태를 파악할 수 있는 감정 정보를 제거하는 기법을 설계 및 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8C호
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• pp.661-666
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• 2010

본 논문에서는 비음수 행렬 인수분해 기법을 기반으로 한 새로운 음성 검출 (Voice Activity Detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 비음수 행렬 인수분해를 통해 도출한 입력 기초 벡터와 잡음 기초 벡터 차이로 음성의 유무를 판단한다. 이때 최적의 문턱값을 찾기 위해 통계모델 기반의 음성검출기에 의해 추정된 잡음 구간에서 NMF 결과의 분포에 따라 최적화된 문턱값을 비음수 행렬기반의 음성 검출 알고리즘에 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 통계적 모델 기반의 음성검출기에 비해 6.75%의 성능향상을 가져왔다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.100-106
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• 2008

본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기의 성능향상을 위해 PSFM (Power Spectral Flatness Measure)을 이용하여 실시간으로 변별적 가중치 학습 (Discriminative Weight Training) 기반의 최적화된 우도비 테스트 (Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성 검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE (Minimum Classification Error)방법을 도입하여 도출한 각 주파수 채널별 가중치를 PSFM 값에 기반하여 실시간 매 프레임마다 다른 가중치를 적용한 우도비 기반의 음성 검출 결정법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 다양한 잡음 환경에서 기존에 제시된 음성 검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.194-198
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• 2007

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.7-10
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• 1999

본 논문에서는 logatom 기반 무제한 한국어 TTS 시스템 구현을 제안한다. 이를 위하여 한국어를 대표할 만한 문서코퍼스를 선택하여 분석하고 이를 바탕으로 합성에 필요한 logatom을 설계한다. 일반적으로 음성코퍼스를 통해 음성세그먼트를 추출하여 접속에 기반한 TTS 시스템에서는 음성세그먼트를 의미있는 단어 또 는 어절로부터 추출한다. 하지만 음성세그먼트 추출시 고려되는 사항은 합성단위에 기초한 음소간의 결합형태이므로 본 논문에서는 음성세그먼트 추출을 위하여 무의미한 음소열인 logatom을 설계한다. Logatom은 문장 세그먼트의 어절내 위치와 문서코퍼스 분석 결과 얻어진 음소간의 결합형태를 기반으로 설계된다. 제안된 시스템의 합성음질을 평가하기 위하여 CVC 기반 logatom을 사용하여 임의의 문장을 합성해 본 결과 대부분의 음성세그먼트 접속이 자음에서 이루어지고 어절의 위치를 고려한 logatom 설계로 인하여 어절 내에서는 비교적 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.