• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.407-412
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• 2019

본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.377-382
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• 2012

본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.277-280
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• 2001

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.155-165
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• 1998

음성자동인식을 위한 통계적 방법으로 은닉마코프모형이 널리 사용되고 있다. 이산형 은닉마코프모형보다 인식률이 우수한 연속형 은닉마코프모형을 고려하였으며, 인식을 위한 비터비(Viterbi) 알고리즘을 병렬화시켜 인식속도를 빠르게 하는 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법으로 실험을 통하여 인식률과 인식속도 개선률(speed-up)을 살펴보았다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.337-340
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• 2002

본 논문에서는 휠체어 시스템에 화자 독립 고립단어 인식을 위한 임베디드 시스템 설계에 관한 내용을 서술한다. 실제 환경에서는 잡음이 포함되어 있어 인식률을 저하시키므로, 잡음을 제거하는 방식 중 가장 간단한 방식인 스펙트럼 차감법(Spectral subtraction method)을 사용하여 잡음을 제거했다 전처리 단계에서는 12차 LPC&Cepstrum 방식을 사용했고, 인식 알고리즘은 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)을 전반부 인식기로 사용했다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서는 데이터 간소화를 위해 벡터양자화(Vector Quantization) 처리가 전제되어야한다 또한 인식알고리즘은 인식률을 향상을 위해 후처리 인식기로 신경망(MLP:Multi-layer Perceptron)을 통해서 인식률을 향상시켰다 화자 독립 시스템에 맞는 인식 단어의 구성은 총 7개단어로 남녀 총 25명 목소리로 구성하였다. 그리고 하드웨어 구성은 32-bits floating point 방식인 TMS320C32를 적용했고, 메모리 부분은 4Mbyte로 설계를 했으며, 메인보드의 설계는 현재 완성 단계에 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.51-59
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• 2002

본 논문에서는, 음성인식을 위한 한가지 방법으로 새로운 포만트 트랙킹 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 실험을 위한 인식 데이터로 한국어 숫자음성을 사용하였다. 새롭게 제안한 알고리즘을 사용하여 인식실험을 한 결과, 숫자음성 300개에 대한 인식률은 91%의 결과를 얻었다. 본 연구의 새로운 알고리즘은, 인식실험을 통하여 그 유효성이 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.524-533
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• 2001

연속음성인식 시스템의 실용화를 위해서 가장 중요한 것은 높은 인식 성능을 가지면서 동시에 실시간으로 인식되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 연속음성인식의 인식률 향상을 위하여 효과적인 음향모델을 구성하기 위하여 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘을 도입하여 HM-Net을 구성하고, 언어모델로서 반복학습을 이용하여 인식률 향상을 제고한다. 그리고, 기존의 연구에서 유효함이 입증된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 연속음성에 적용하여 인식 속도를 개선하고자 한다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 남성 4인이 항공편 예약 관련 음성에 대하여 인식 실험을 수행하였다. 그 결과 연속음성인식률 90.9%, 단어인식률 90.7%의 높은 인식성능을 얻었으며, 적응 프루닝 알고리즘을 적용한 경우 인식성능의 저하없이 약 1.2초(전체의 15%)의 인식시간을 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.811-813
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• 2004

휴대전화에서 전달되는 음성데이터들이 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 음성인식 알고리즘을 이용하여 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식율을 향상시키기 위해서 반복적으로 음성 데이터를 입력받아. 이를 유사율 알고리즘을 적용시켜 추출 된 여러 개의 데이터(text)를 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 이 결과, 기존의 방법에 비해서 10% 정도의 인식률의 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.153-156
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• 2003

본 연구는 화자종속 소어휘 음성인식의 성능을 개선하는 데 그 목적이 있다. 인식에 사용될 음성의 특징을 얻기 위해 Winer 필터와 LPC＆Cepstrum을 이용하여 프레임 당 12차 패턴을 추출하였다. 추출된 특징패턴을 인식하는 인식부는 특히 소어휘 음성인식에 우수한 성능을 보이는 기존의 역전파 신경회로망(Backpropagation Neural Network)에 인식율 개선을 위하여 퍼지추론시스템을 결합한 형태로 구현되었다. 실험결과 신경망만을 사용한 경우에 비하여 인식율이 향상됨을 연구하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.101-110
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• 1993

본 논문에서는 연속분포 hidden Markov 모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해 주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다. 성능 평가를 위한 화자 독립 인식 실험에서 문법이 없을 경우 83%, finite state network율 적용한 경우에는 94%의 인식률을 나타내었다.