• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.793-796
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• 2001

음성인식 시스템은 인간의 의사소통 수단인 음성을 기계가 인지할 수 있게 하는 것이다. 이러한 음성 인식 알고리즘 개발은 현재 활발히 진행되고 있다. 올바른 음성인식 시스템의 구현을 위해서는 높은 인식률 구현과 적은 처리시간이 요구된다. 또한 인식률 향상을 위해서는 그 구현 알고리즘이 복잡해지고 이에 따라 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 성문 특성에 따른 Glottal Spectrum에 적응적인 필터계수를 적용하여 인식률 향상을 도모하였다. 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과 전체 인식률이 2% 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.686-687
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• 2017

본 논문에서는 잡음에 강인하고 음성인식 성능이 효과적인 멜 주파수 켑스트럼 계수의 파라미터의 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 배경잡음이 혼합된 깨끗한 연속음성 중에서 위너필터를 이용하여 음성에 포함된 배경잡음을 감소시키며, 이후에 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징추출 방법을 사용하여 음성의 특징 파라미터를 추출한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.43-46
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• 1998

본 논문은 컴퓨터 사용에 미숙한 초보자나 키보드나 마우스를 사용할 수 없는 신체적인 조건을 가진 장애인 또는 PC사용에 미숙한 사용자들을 위해 기존의 인터페이스에 추가적으로 음성을 사용하여 더 효율적인 작업 환경을 만들기 위한 음성을 이용한 Window95 환경에서의 음성 인식 시스템 구현에 관한 것이다. 인터페이스 구현을 위해 사용되는 인식 알고리즘으로는 연결어 인식에 사용되는 OSDP[1] 알고리즘을 단독어 인식에 적용하여 사용하였다. 특징 벡터는 화자 독립적인 특성을 지닌 Perceptual Linear Predictive(PLP)[2] 13차 계수를 사용하였다. 인식 대상 어휘는 윈도우 사용자에게 자주 사용되는 60개의 명령어로 설정하였다. 인식된 후 그 결과는 구현된 시스템의 명령 실행 모듈로 전달되어 윈도우 상에서 실제 수행된다. 구현된 시스템에서는 노트북 내장 마이크를 사용하여 음성을 검출하였고 이를 위한 음성 구간 검출 알고리즘을 사용하였다. 기준 패턴은 20대 남성화자 9인이 2회 발성한 데이터를 이용하였고, 화자 독립으로 온라인 인식률은 91.71%이고, 오프라인 인식률은 96.4%의 인식률을 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.199-204
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• 2013

음성 인식 시스템은 정확하지 않게 입력된 음성으로부터 학습 모델을 구성하고 유사한 음소 모델로 인식하기 때문에 인식률 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 바타차랴 알고리즘을 이용한 음성 인식 최적 학습 모델 구성 방법을 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식할 수 있도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 최적의 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 음성 인식률에서 98.7%의 인식률을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.115-122
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• 2002

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.275-281
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• 1993

본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.187-191
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• 2004

연결 단어 인식기, 특히 연결 숫자음 인식기를 제작하기 위한 음성 데이터베이스를 구축하는데 있어서 완전하고 효율적인 발성목록을 작성하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 음성 DB에서 사용되는 목록은 주로 난수 발생기에 의하여 만들어지거나 사용자의 전화번호, 우편번호 등을 이용하여 만들어져 왔으므로 다양한 환경의 음소 또는 단어를 균일하게 포함하고 있지 못하다. 따라서 본 논문에서는 하나의 단어에 대하여 전후에 모든 단어가 연결되는 조합을 모두 한번씩 포함하는 목록을 만드는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘으로 7연 숫자 목록을 만들면 200개의 문장으로 모든 조합을 포함할 수 있게 된다. 본 논문에서는 알고리즘 예제와 본 알고리즘의 완전성과 효율성에 대하여 기술하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.523-525
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• 2000

최근 인터넷의 보급이 대중화되면서 전자상거래 시장이 급속도로 커지고 있다. 또한 무선 이동장비의 보급이 증가하고 무선장비의 인터넷 접속 지원이 보편화되면서 기존의 유선망 전자상거래 개념이 무선망에R지 확장되고 이다. 무선 단말기를 전자상거래에 이용하기 위해서는 음성인식에 관한 연구가 절대적이다. 본 논문에서는 전자상거래 응용에 꼭 필요한 음성 숫자인식 시스템에 대해 다루었다. 제안한 알고리즘은 입력 음성 신호를 주파수와 진폭을 이용하여 몇 개의 그룹으로 나눈 후, 그 그룹 내에서 패턴 비교를 통해 숫자 인식 확률을 높이는 다단계 인식 방법을 제안하고자 한다. 개발된 시스템은 대부분의 개인 정보를 담고 있는 숫자 정보의 음성 입력이 가능하게 하므로 많은 전자상거래 시장에 응용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.592-594
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• 2001

본 연구에서는 음성인식에 있어서 음향모델의 고정도화를 위해 통계적 방법인 HMM과 시간동기형 Viterbi 알고리즘을 기반으로 한 세그멘트되지 않은 음성의 자동 세그멘테이션에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 소량의 세그멘트된 음성에 대해 연속분포형 HMM 기본모델을 작성한 후 이를 표준패턴으로 사용하고, 세그멘트되지 않은 입력음성의 특징 피라미터에 대해 시간동기형 Viterbi 알고리즘의 프레임마다 최대가 되는 지점을 최적경계로 설정하고, 앞에서 구현 최적 경계 정보와 언어학적 지식인 발음사전 정보를 이용하여 음성을 세그멘테이션 하는 것이다. 본 연구와의 비교를 위해 HTK를 이용하여 위와 동일한 과정을 수행하였다. 이렇게 구한 음성의 세그멘테이션 정보를 이용하여 연속분포형 HMM 기본모델과 HTK의 CHMM 기본모델을 각각 작성한 후, 국어공학센터(KLE) 단어 데이터에 대해 단어인식 성능을 평가하였다. 실험결과, KLE 452 남성과 여성에 대해, 본 연구실 인식 시스템은 화자독립 단어인식률 89.4%, 85.1%, HTK의 화자독립 단어인식률 85.1%, 81.9%를 각각 얻었다.