• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.167-170
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• 2000

일반적인 한국어 대용량 어휘인식에 사용되는 triphone 모델은 한국어의 특성을 잘 표현한다는 장점이 있으나 인식시간이 길어지게 된다. 이러한 triphone 모델의 단점을 극복하기 위해 음절단위 HMM 모델을 사용하는 방법이 있는데 이 모델은 인식시간을 줄일 수 있으나 triphone 모델에 비해서 인식률이 낮다. 본 논문에서는 음성 인식시간을 단축시키고 조음현상을 고려하기 위하여 초성과 종성 자음은 각각의 biphones으로 나타내고 중성 모음은 1개의 monophone으로 나타내는 모델을 제안하였다. PBW445 음성 데이터베이스에 대한 실험결과, 제안한 인식모델이 triphone 모델에 가까운 인식률을 나타내었으며, 인식시간을 크게 단축하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.315-318
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• 1998

본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.801-805
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• 1994

멀티미디어(화상,음성,하이퍼텍스트)의 데이터는 다른 데이터와 상이점이 많아 운용에 어려움이 있다. 대용량의 저장용량(storage)의 필요, 데이터 통신의 어려움 등이 빠르게 발전하는 멀티미디어 기술에 제약조건이 된다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터가 일 반적인 텍스트(Text)데이터와 같이 높은 수행도(Performance) 및 안정적인 데이터베이스 (Database)로 구축되어 효율적으로 운용 되는데 중점을 둔다. 아울러 대량의 정보를 처리하기 위하여 서버(server)와 클라이언트(Client)기법을 이용한 분산처리로 실시간 처리 및 데이터 저장의 한계를 극복하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제14권5호통권59호
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• pp.151-152
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• 1999

화자검증기술은 화자의 입력음성으로부터 화자의 특성을 계산하고 해당 화자를 유일하게 구분할 수 있는 통계적 모수를 추출하여 이를 화자의 개인 데이터베이스로 구축하며, 검증시에는 개인데이터베이스와 입력되는 미지 화자의 특성에 대한 유사도를 비교.검증하는 것이다. 또한 이때 주어진 임계치(Threshold)의 만족 정도에 따라 동일 화자여부를 결정하는 결정논리(decision logic)로 검증엔진을 구성하는 기술이며, 응용영역에 따라 환경잡음, 채널잡음 등 사용환경과 전체시스템과의 적절한 시나리오 구성 등이 실용화를 위한 중요한 척도가 된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.143-146
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• 1998

자연스러운 한국어의 음성합성을 위해서는 음운의 지속시간의 제어가 매우 중요하다. 본 연구에서는 POW3848 어절에 대한 음성 데이터에 대해 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 품사 태깅을 행한 음성 데이터베이스를 구축하여 한국어 음운의 지속시간을 변화시키는 시간 특징을 통계적으로 분석하였다. 이 시간 특징들 중 변화 폭이 큰 요인들을 제어요소로 각 음운의 고유길이를 최대한 배제하고 단지 음운 발성 환경의 영향에 의한 지속시간 변화만을 고려하는 정규화 지속시간에 대한 회귀트리로 한국어 음운 지속시간을 모델화 하였다. 제안된 음운 지속시간 모델을 실시간 제어 알고리즘으로 구현하여 평가한 결과, 음운 지속시간 예측오차의 88% 정도가 25ms이내 이었고 예측치와 관측치 간의 다중 상관관계수는 0.92 정도로 평가되어, 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제44호
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• pp.145-156
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• 2002

This paper describes the reduction of DB without degradation of speech quality in Corpus-based Speech synthesizer of the Korean language. In this paper, it is proposed that the frequency of every unit in reduced DB reflect the frequency of units in the Korean language. So, the target population of every unit is set to be proportional to its frequency in Korean large corpus (780k sentences, 45Mega phones). Secondly, the frequent instances during synthesis should be also maintained in reduced DB. To the last, it is proposed that frequency of every instance be reflected in clustering criteria and used as another important criterion for selection of representative instances. The evaluation result with proposed methods reveals better quality than that using conventional methods.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.416-419
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• 2006

본 논문에서는 음성 속도를 고려한 새로운 립싱크 방법에 대해서 제안한다. 실험을 통해 구축한 데이터베이스로부터 음성속도와 입모양 및 크기와의 관계를 퍼지 알고리즘을 이용하여 정립하였다. 기존 립싱크 방법은 음성 속도를 고려하지 않기 때문에 말의 속도와 상관없이 일정한 입술의 모양과 크기를 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법은 음성 속도와 입술 모양의 관계를 적용하여 보다 인간에 근접한 립싱크의 구현이 가능하다. 또한 퍼지 이론을 사용함으로써 수치적으로 정확하게 표현할 수 없는 애매한 입 크기와 모양의 변화를 모델링 할 수 있다. 이를 증명하기 위해 제안된 립싱크 알고리즘과 기존의 방법을 비교하고 3차원 그래픽 플랫폼을 제작하여 실제 응용 프로그램에 적용한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.37-42
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• 2008

본 논문에서는 지능형 홈네트워크의 음성제어를 위한 가변어휘 연속음성인식시스템을 개발하였다. 또한 자연스런 음성명령에 대한 인식을 위해 핵심어 기반의 자연스런 연속어휘에 대한 대화형 시나리오를 작성하였고, 핵심어기반의 인식 엔진 및 데이터베이스를 구축하여 인식엔진의 성능을 최적화하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.128-132
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• 2002

한글 표기를 음가로 변환하는 규칙을 역으로 적용하여 음가를 한글 표기로 전환시키는 표준 규칙을 고안하는 것이 본 연구의 목표다. 이러한 표준 규칙은 음성인식에 반드시 필요한 귀중한 자료가 된다. 음성 인식은 표준으로 기록된 음성의 패턴과 입력을 비교하여 가장 유사한 패턴을 찾는 방법을 사용한다. 이때 표준 음성 패턴이 띄어쓰기 단위라면 수백만 개의 표준 패턴이 수록되어야 한다. 이렇게 하면 표준 패턴을 위한 데이터베이스도 너무 커지고 비교회수도 너무 많아져서 실용화가 불가능하다. 그래서, 음절단위로 인식하는 것이 바람직하다. 음절단위로 인식하면 인식된 음가가 한글 표기 문법에 맞지 않으므로, 인식 결과를 출력할 때에는 음가를 그대로 출력하는 것이 아니라 한글표기로 변환하여 표기해야 한다 이때, 본 연구의 연구 결과인 표준규칙을 사용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.341-344
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• 2009

본 논문에서는 신경회로망(Neural network)에 시간구조를 도입한 시간지연 신경회로망(Time-delay Neural Network: TDNN)을 사용하여 잡음을 포함한 음성신호로부터 잡음을 제거함으로써 음성을 강조하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 유성음 구간과 무성음 구간으로 검출한 후, 무성음 구간에 대해서는 각 프레임에서 이동평균을 취하여 음성을 강조한다. 유성음 구간에 대해서는 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 저역, 중역 및 고역으로 각각 분리한 후에 각 대역의 FFT 진폭성분들을 저역용 TDNN, 중역용 TDNN, 그리고 고역용 TDNN의 입력으로 하여 각 TDNN에 학습시킴으로써 최종 FFT 진폭성분들을 구한다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 FFT의 진폭성분을 복원하는 잡음제거의 알고리즘을 사용하여 여러 잡음에 대해서 본 알고리즘의 유효성을 실험적으로 확인한다.