• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.773-774
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• 2016

배경잡음은 음성신호의 특징을 왜곡하기 때문에 음성인식 시스템의 인식율 향상의 방해요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서의 음성인식을 실시하기 위해서, 신경회로망과 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속음성 식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 본 알고리즘을 사용하여 배경잡음이 섞인 음성신호에 대하여 음성인식의 식별율 개선을 실현할 수 있도록 연구를 진행하며, 본 알고리즘이 유효하다는 것을 실험을 통하여 명백히 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.616-618
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• 2011

본 논문에서는 음성의 특징벡터를 추출하여 음성인식을 위한 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 음성을 정규화하여 시간지연신경회로망을 사용하여 음성인식을 하는 인식 알고리즘이다. 본 논문에서는 시간지연신경회로망을 이용하여 입력되는 음성정보를 일정시간 동안 학습시킨 후에 새로이 입력되는 정보를 인식하는 수법이다. 본 실험에서는 음성인식률에 의하여 본 알고리즘의 유효성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.515-517
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• 2013

본 논문에서는 잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.775-780
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• 2013

This paper proposes a speaker-dependent speech recognition algorithm which can classify the gender for male and female speakers in white noise and car noise, using a neural network. The proposed speech recognition algorithm is trained by the neural network to recognize the gender for male and female speakers, using LPC (Linear Predictive Coding) cepstrum coefficients. In the experiment results, the maximal improvement of total speech recognition rate is 96% for white noise and 88% for car noise, respectively, after trained a total of six neural networks. Finally, the proposed speech recognition algorithm is compared with the results of a conventional speech recognition algorithm in the background noisy environment.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.1
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• pp.77-83
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• 2013

In this paper, we suggested a method about the improvement of the voice recognition rate and carried out a study on it. In general, voices were detected by applying the most widely-used method, HMM (Hidden Markov Model) algorithm. Regarding the method of detecting voices, the zero crossing ratio was calculated based on the units of voices before the existence of data was identified. Regarding the method of recognizing voices, the patterns shown by the forms of voices were analyzed before they were compared to the patterns which had already been learned. According to the results of the experiment, in comparison with the recognition rate of 80% shown by the existing HMM algorithm, the suggested algorithm based on the recognition of the patterns shown by the forms of voices showed the recognition rate of 92%, reflecting the recognition rate improved by about 12% compared to the existing one.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.264-267
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• 2010

본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.619-620
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• 2017

본 논문에서는 음성인식 알고리즘에 매우 중요한 정보를 제공하는 화자의 성별인식을 위하여 신경회로망을 사용하여 잡음 환경 하에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 식별하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 MFCC의 계수를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 잡음환경 하에서 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성음성 및 여성음성의 화자에 대해서 양호한 성별인식 결과가 구해졌다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.817-822
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• 2011

This paper first proposes the speech recognition algorithm by detection of the speech and noise sections at each frame using a neural network training by back-propagation algorithm, then proposes the spectral subtraction method which removes the noises at each frame according to detection of the speech and noise sections. In this experiment, the performance of the proposed recognition system was evaluated based on the recognition rate using various speeches that are degraded by white noise and car noise. Moreover, experimental results of the noise reduction by the spectral subtraction method demonstrate using the speech and noise sections detecting by the speech recognition algorithm at each frame. Based on measuring signal-to-noise ratio, experiments confirm that the proposed algorithm is effective for the speech by corrupted the noise using signal-to-noise ratio.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.3
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• pp.465-470
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• 2021

A robust speech recognition technology is required that does not degrade the performance of speech recognition and the quality of the speech when speech recognition is performed in an actual environment of the speech mixed with noise. With the development of such speech recognition technology, it is necessary to develop an application that achieves stable and high speech recognition rate even in a noisy environment similar to the human speech spectrum. Therefore, this paper proposes a speech enhancement algorithm that processes a noise suppression based on the MMSA-STSA estimation algorithm, which is a short-time spectral amplitude method based on the error of the least mean square. This algorithm is an effective nonlinear speech enhancement algorithm based on a single channel input and has high noise suppression performance. Moreover this algorithm is a technique that reduces the amount of distortion of the speech based on the statistical model of the speech. In this experiment, in order to verify the effectiveness of the MMSA-STSA estimation algorithm, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by comparing the input speech waveform and the output speech waveform.