본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 감정 변화의 영향을 최소화 하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화에 따른 음성 신호의 변화를 관찰하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 성도 길이 정규화 방법을 사용한 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존방법보다 41.9% 감소되었다.
본 논문에서는 효과적으로 VPI 환자 음성을 인식하기 위해 DNN-HMM 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 기존의 GMM-HMM 기반의 음성 인식 시스템과의 성능을 비교한다. 정상인의 깨끗한 음성 데이터베이스를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인의 VPI 모의 음성을 이용하여 VPI 환자 음성에 대한 화자 인식을 위한 기본 모델을 생성한다. VPI 환자의 화자 적응 시에는 DNN의 각 층 별 가중치 행렬을 부분적으로 학습하여 성능을 관찰한 결과 GMM-HMM 인식기보다 높은 성능을 나타냈다. 성능 향상을 위해 DNN 모델 적응을 적용하고 LIN 기반의 DNN 모델 적용 결과 평균 2.35%의 인식률 향상을 나타냈다. 또한 소량의 데이터를 사용했을 때 GMM-HMM 기반 음성인식 기법에 비해 DNN-HMM 기반 음성 인식 기법이 향상된 VPI 음성 인식 성능을 보인다.
본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 기술 개발을 목표로 하여 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식시스템의 특징 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 특징 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 LPC 켑스트럼 계수, 멜 켑스트럼 계수, 루트 켑스트럼 계수, PLP 계수와 RASTA 처리를 한 멜 켑스트럼 계수와 음성의 에너지를 사용하였다 또한 음성에 포함된 편의(bias)를 제거하는 방법으로 CMS와 SBR 방법을 사용하여 그 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신초편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 경우에 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기의 오차가 $7.05\%$로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 것은 멜 켑스트럼을 사용한 기준시스템과 비교하여 $59\%$정도 오차가 감소된 것이다.
본 논문에서는 사람의 음성속에 내포된 6가지 기본 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)의 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 제안한 감정인식 알고리즘은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 각각의 감정별 코드북을 만들고, 인식단계에서 필터뱅크별 감정을 확인한 후 최종적으로 다중의사결정기법에 의해 감정을 인식하는 구조로 이루어져 있다. 이와 같은 웨이블렛 필터뱅크와 다중의사 결정기법에 기반을 둔 알고리즘의 유용성을 보이기 위해 실험에 사용된 음성은 20명의 화자로부터 6가지의 감정을 대상으로 각각 3번씩 발음한 감정음성을 녹음하여 총 360개의 데이터베이스로 구성하고 실험하였다. 이와 같이 제안한 알고리즘은 기존의 연구에 비해 5% 이상 향상된 인식률을 보였다.
본 논문에서는 국어 분절음 특성에 맞는 음성 데이터베이스의 모형을 제시하고자 한다. 음성 데이터 베이스는 1) 각 음의 고유음가정보, 2) 인접음 정보, 3) 빈도수에 따른 확률정보를 포함해야 한다. 이 요건을 충족시키기 위해 본 모형은 1) 음운 단위별로 Labeling 하여, 고유음과 인접음 정보를 편집하고, 2) 음운 규칙과 제약정보에 의해 Phoneme Balanced Words를 작성하여, 허용되는 인접음을 취하고, 허용되지 않는 인접음을 탈락시키며 3) 시스템 평가시, 빈도수가 shb은 음과 음소열의 우선적인 인식 및 합성을 우월하게 평가한다는 고정서, 4) 데이터 집적시, 데이터의 음운기능의 중복과 편중을 피함으로서 데이터량을 간소화할 수 있다는 경제성을 들 수 있다.
합성의 궁극적 목표는 어휘의 제한 없이 어떠한 말이라도 자연스럽게 다양한 음색과 속도로 합성해 내는 것이다. 따라서 음성합성 시스템의 성능은 전하고자 하는 정보를 얼마나 정확한 발음으로, 자여스럽게 합성음을 만들 수 있는가에 달려있다. 우수한 성능을 갖는 음성합성 시스템을 구현하기 위해서는운율법에서 산출된 음의 억양과 장단변환을 효과적으로 적용시킬 수 있는 음향신호처리 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 운율법에 따라 합성음을 적은 계산량을 유지하면서 시간영역에서 음색은 그대로 유지하면서 억양변환하고, 알맞는 속도로 장단변환하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 음편인 기본음만을 가지고 원하는 음 높이와 길이의 합성음을 산출하였다. 본 논문에서는 음의 억양과 장단변환을 위한 알고리즘을 제안하였으며, 이를 아카펠라음의 합성에 응용하였으며, 이러한 알고리즘은 자동음성서비스나 예약시스템 등을 적은 데이터베이스로 다양하게 합성할 수있음을 보였다.
This paper describes the reduction of DB without degradation of speech quality in Corpus-based Speech synthesizer of Korean language. In this paper, it is proposed that the frequency of every unit in reduced DB should reflect the frequency of units in Korean language. So, the target population of every unit is set to be proportional to their frequency in Korean large corpus(780K sentences, 45Mega phonemes). Second, the frequent instances during synthesis should be also maintained in reduced DB. To the last, it is proposed that frequency of every instance should be reflected in clustering criterion and used as criterion for selection of representative instances. The evaluation result with proposed methods reveals better quality than using conventional methods.
대용량의 음성합성용 데이터베이스를 용이하게 구축하기 위해 음성인식 시스템을 이용한 음소 경계 분할이 이루어지고 있다. 그러나 자동 분할 결과를 직접 이용하여 합성음 을 생성할 경우 음소 경계 에러로 인하여 접합 왜곡이 많이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 단위 접합시 경계 에러를 고려하여 적합한 접합 위치를 찾 고자 하였다. 여기서 적합한 접합 위치는 스펙트럼의 불연속이 최소화된 접합점을 의미한다. 합성음에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트와 스펙트로그램(spectrogram)의 모양을 비교하므로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 제안된 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 레퍼런스 패턴(reference pattern)과 두 개의 테스트 패턴(test pattern)을 선택하는 단 계와, 둘째, 앞과 뒤 테스트 패턴 사이의 적합한 접합위치를 찾는 단계이다. 본 연구에서는 패턴 사이의 스펙트로그램 비교를 위해 켑스트럼(cepstrum) 피라미터와 패턴 분류기 (pattern classifier)인 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 제안된 알고 리즘을 평가한 청취 테스트의 결과에서 제안된 알고리즘을 적용하여 합성된 합성음의 음질 이 자동 분절로 생성된 단위를 그대로 이용한 경우의 음질보다 우수함을 보였다.
인터넷의 발달과 함께 웹 기반의 멀티미디어 컨텐츠들도 많은 발전을 하게 되었다. 기존의 텍스트 형식만을 지원하던 많은 시스템들이 멀티미디어 기능을 추가하게 됨으로 보고, 듣고, 말하는 복합기능이 요구되었다. 또한 컴퓨터와 전화를 연결하여 데이터베이스 응용의 부가가치를 향상시키는 CTI 기술의 마른 성장은 다양한 분야로 확산되어 가고 있다. 본 논문에서 이러한 기술의 통합을 시도하여, Oracle8i DB를 공유한 Linux기반의 CTI프로그램과 Window기반의 ActiveX 모듈을 연동한 전화 음성게시판(Voice-BBS)을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템은 PSTN 상에서 뿐만이 아니라 웹상에서도 음성 데이터를 저장하고 재생할 수 있도록 설계되었다.
본 연구는 치매노인환자의 생활의 질을 향상시키기 위한 대화시스템의 개발에 목표를 둔다. 제안된 시스템은 주로 세 가지 모듈, 즉, 음성인식, 시간테이블에 의해 구분된 대화 데이터베이스의 자동검색, 그리고 간호사의 녹음음성에 의한 응답 등으로 구성되어 있다. 우선 치매환자가 요양시설에서 자주 발화하는 대화의 내용을 조사하고, 그들의 발화 음성을 인식하고 적절히 응답하도록 구성하였다. 시스템의 평가를 위해서 시스템이 도입되었을 때와 도입되지 않았을 때를 비교, 조사하였다. 시스템이 도입되지 않았을 때는 간호사가 자유로이 케어서비스를 행할 수 있도록 하였다. 비디오 촬영을 통해서 대상자의 행동 및 반응을 조사한 결과, 치매환자의 요구를 충족시키는데 있어서 대화 시스템이 간호사들보다 더 응답적이었다는 것을 알 수 있었다. 게다가, 제안된 시스템은 상호 대화에 있어서 환자가 더 많이 말하도록 유도함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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