• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.287-291
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• 2003

현대의 선박운항에 있어서 선내 노동의 경감과 운항의 안정성 및 경제성 확보를 위하여 선박 자동화 및 원격 조종화가 이루어지고 있다. 또한, 선박조종 및 작업제어를 위하여 컴퓨터를 이용한 통합제어 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 소형선박 빛 어선과 같은 환경에서의 지능형 시스템에 관한 연구는 많이 부족한 실정이다. 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. 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 원격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축하였다. 구체적인 연구 방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구현하였다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1694-1697
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• 2012

음성 인식은 인간이 발성하는 음성을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 문자 정보로 변환하는 기술이다. 음성은 사람마다 각기 다르기 때문에 인식률도 각각 차이가 나게 되어 범용 인터페이스로 사용되기에는 적합하지 않다. 하지만 최근 구글, 다음 등 대형 포털을 중심으로 서버 기반의 음성 인식 서비스가 제공되면서 사용자 인터페이스로 음성을 이용하는 것이 주요 이슈로 부각되고 있다. 카카오톡과 같은 메신저 프로그램은 네트워크를 이용하여 그룹 내의 사용자들 간에 메시지를 주고받는다. 여기에 사용되는 터치 자판은 간격이 좁아서 오타가 많이 발생하고, 긴 문장을 입력할 때 시간이 많이 걸리며, 운전 중에 사용할 경우 사고 위험이 높아지는 단점이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 음성 인식 인터페이스를 접목하는 것이 이상적이다. 본 논문에서는 음성 인식 기반의 스마트폰용 모바일 메신저 프로그램을 설계 및 구현하였다. 외부의 음성 인식 서버를 이용하여 음성을 인식하고, 인식된 음성을 텍스트로 변환하며, 채팅 서버를 통해 메시지를 전달한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-315
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• 2009

본 연구는 국제 표준인 DAISY 포맷 기반의 독서장애인용 디지털음성도서 저작 도구 개발 및 서비스 활성화 방안을 제안하였다. 현재 한국은 시각장애인들 뿐만 아니라 고령화에 따른 저시력자 및 노인인구의 증가로 인쇄매체를 읽는데 불편함이 있는 독서장애인들이 급속히 증가하고 있다. 이런 독서장애인들을 위한 디지털음성도서 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 디지털음성도서 서비스를 위해서는 사용자의 편의성을 충족시킬 수 있는 다양한 기능을 구현할 수 있어야 할 뿐만 아니라 저작권 침해의 문제를 해결해야 한다. 이에 본 연구는 디지털음성도서의 제작 포맷으로 사용되는 국제표준인 DAISY 포맷을 소개하고 DAISY 포맷 기반의 디지털음성도서 개발을 위한 저작 툴 개발 방안을 제안하였다. 또한 DAISY 포맷 기반의 디지털음성도서 서비스 활성화를 위하여, 일본의 저작권법 개정사례와 우리나라의 독서장애인을 위한 제도적 지원체계를 포함한 정책적 방안을 제안하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.85-89
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• 2017

본 논문에서는 향상된 연산 능력을 가진 하드웨어와 알고리즘의 혼합을 통하여 음성 향상을 위한 정확한 음성 검출기 구현을 목적으로 하였다. 음성은 음소의 나열로 구성되어있으며 음성 모델을 세우는데 적합한 방법은 이전의 정보를 이용하는 순환 신경망 (recurrent neural network, RNN)을 사용하는 것이다. 실제 존재하는 모든 잡음에 대하여 학습한 모델을 제시하는 것은 사실상 불가능 하므로 이를 극복하고자 음소기반 학습을 진행하였다. 학습의 결과로 세워진 모델을 기반으로 새로운 음성 신호에서 음성을 검출하고 그 결과를 이용하여 음성 향상을 진행하였다. 순환 신경망과 음소기반 학습은 프레임 별 높은 상관성을 가진 음성 신호에서 좋은 성능을 얻을 수 있었으며 음성 검출기의 성능을 검증하기 위하여 라벨 데이터와 음성 검출결과를 비교하고 다양한 잡음 환경에서 객관적 음질 평가를 진행하여 기존의 음성 향상 알고리즘과 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.501-504
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• 2006

본 논문에서는 텍스트로 구성된 문서에 대한 음성 변환 시스템의 각 분야에 대해 기술하고, 음성합성 기술인 TTS기반의 음성지원 일정관리 시스템 설계 및 구현 부분에 대하여 설계한다. 이를 위해서 음성합성 기술의 개념 및 원리와 구조 등을 이해하고, 시스템 설계 및 구현을 하고자 한다. 시스템 설계 구현부에는 Speech SDK 5.1(음성합성엔진)을 사용하여 음성합성 기술부분을 처리하고, 이를 바탕으로 C# 언어를 사용하여 구현한다. 기존 텍스트기반의 일정관리 시스템 설계 부분에다가 음성합성 기능을 추가하여 텍스트의 지루함을 탈피하고, 음성 기술을 접목시켰다. 본 논문에 사용되는 엔진은 영문위주의 음성합성이므로 시스템 설계 부분에 있어 음성처리 부분을 영문으로 하여 결과물을 산출하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.851-853
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• 2022

인공지능을 활용한 다양한 딥러닝 기술의 보급과 상용화로 오디오 음성 인식 분야에서도 음성 인식의 정확도를 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근 STT 를 위한 음성 인식 엔진은 딥러닝 기술을 기반으로 과거에 비해 높은 정확도를 보이고 있다. 하지만 예능 프로그램, 드라마, 스포츠 방송 등과 같이 비음성 신호와 음성 신호가 함께 녹음되는 오디오의 경우 음성 인식 정확도가 크게 낮아지는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 다양한 장르의 오디오를 음성과 음악을 분리하는 딥러닝 모델을 활용하여 음성 신호와 비음성 신호로 분리하는 방법을 제시하고, STT 결과를 분석하여 음성 인식의 정확도를 높이기 위한 연구 방향을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.397-402
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• 2007

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.345-352
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• 2001

본 논문에서는 리눅스를 기반으로 실시간 음성 처리 VoIP 단말기를 설계 구현한다. 설계 구현하는 하드웨어 시스템은 i486 프로세서를 기반으로 설계되며, 음성 코덱칩을 사용하여 실시간으로 음성 데이터를 처리한다. 또한 실시간 음성 데이터를 관리하고 처리하기 위해 리눅스 기반 실시간 처리 운영 체제인 RTLinux를 포팅하여 실시간 음성처리 모듈을 구현한다. 음성처리에 사용한 음성처리 모듈은 ITU-T 표준 음성 코덱인 G.723.1 사용하여 30ms 내에 24바이트로 인코딩/디코딩된 음성 데이터를 전송하도록 하고, 음성 전달의 QoS를 보장해 주기 위해서 리눅스에 실시간 음성처리 디바이스 드라이버를 설계 구현한다. 설계 구현하는 시스템의 테스트 및 타당성 검증을 위해 음성채팅 응용 프로그램을 단말기에 구현하여 통화품질을 시험한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2022

마스크 착용은 대화나 통화 등의 의사소통에 불편함을 초래하고 음성의 품질과 명료도를 떨어트린다. 이를 해결하기 위해 음성 향상 기술이 필요하며, 머신러닝 기반의 다양한 음성 향상 방법이 개발되었다. 지도 학습을 위해 마스크 착용 유무에 따라 일대일로 대응된 음성 데이터를 확보하는 것은 매우 어렵고, 따라서 일대일로 대응된 데이터가 필수적이지 않은 비지도 학습이 요구된다. 본 논문에서는 비지도 학습방식을 사용하면서 콘텍스트를 유지하며 특징을 변경할 수 있는 CycleGAN을 이용하여 마스크 착용에 의한 음성 왜곡을 복원 시키는 기술을 제안한다. 스펙트로그램 기반으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성을 마스크 미착용 음성으로 변환하여 음성의 품질을 향상시켰다. 청취평가를 진행한 결과 품질이 향상된 음원의 선호도가 더 높음을 확인하였으며 스펙트로그램을 통해 3 kHz 이상의 고대역 에너지가 증가하는 것을 확인하였다. 이를 통해 CycleGAN을 이용한 비지도 학습으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.