본 논문에서는 음성 인식을 이용한 증권 정보 검색 시스템의 개발에 대하여 기술하고 시스템의 주요 특징을 설명한다. 이 시스템은 DHMM (discrete hidden Markov model)에 기반을 두고, 유사 음소를 기본 인식 단위로 사용하였다. 끝점 검출과 반향 제거 기능을 포함시켜 사용자의 음성 입력이 편리하도록 만들었으며, 한 번의 음성 입력이 하나만의 단어가 아닌 여러 개의 단어가 될 수 있도록 연속 음성 인식기를 구현하였다. 상용화 이후의 몇 개월에 걸친 데이터를 이용하여 운용 결과를 분석하였다.
본 연구의 목적은 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간의 끝점을 검출하는 문제에서 소음의 환경에서도 강건하며 계산의 부하가 적은 이산형 특징벡터를 제안하고 이의 성질을 실증적으로 밝히는 것이다. 제시된 특징벡터는 일차원의 소리 신호의 에너지의 변화율을 나타내는 경사도이며 숨은마코프모형과 관련된 계산에서의 부하를 감소하기 위하여 세 개의 값으로 이산화하였다. 여러 소음 수준의 끝점 검출의 실험에서, 제시된 특징벡터가 잡음 환경에서도 강건함을 보였다.
음성 인식기의 오류는 음성기반 응용 시스템들의 성능에 크게 영향을 주기 때문에 오류를 줄이기 위한 효과적인 처리 방법이 필요하다. 기존의 후처리 기법들은 수동 작업을 통한 코퍼스나 규칙으로 후처리를 수행하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 문제나 인식기의 특성에 무관하게 자동으로 학습할 수 있는 후처리 모델을 제안한다. 후처리의 문제를 오류의 인식과 수정으로 구분하고 오류 검출 문제는 순차적인 분류 문제로 간주하여 conditional random fields(CRFs)를 사용하고 오류 수정 규칙은 transformation-based learning(TBL)을 이용하여 자동 생성하여 적용하였다. 제안한 방법을 여행 예약 영역의 음성 인식기에 적용한 결과 삽입, 삭제, 치환 오류를 각각 25.85%, 3.57%, 7.42%을 수정하였으며, 이로 인해 인식기의 어휘 오류율을 2% 감소시킬 수 있었다.
사용자의 부주의로 전화기의 전화기의 송수화기가 방치되면 가입자는 통화요금의 불이익을 받거 나 외부로 부터의 전화호출을 받을 수 없다. 따라서 우리는 가입자라인을 통해 하울러음이 발생되면 전 화기의 훅-스위치를 자동으로차단하는 전화기 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 시스템에서는 하울러 감지기의 성능이 시스템의 성능을 좌우하기 때문에 이의 검출법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 하 울러음에 대해 시간영역에서의 특징과 주파수 영역에서의 장점을 살린 혼성영역검출기법을 세로 제안하 였다. 이 하울러음 검출기에 대한 평가는 주변환경으로서 몇가지의 음성신호와 가우시안잡음을 섞어 수 행하였고, 그 결과는 6dB 이하의 신호대 잡음비에 대해 검출오류가 1%이하로 우수하게 얻어졌다.
본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
In this paper, we proposed Background Model Set algorithm used in the speaker verification to improve calculating confidence measure(CM) in speech recognition. CM is to display relative likelihood between recognized models and antiphone models. In previous method calculating of CM, we calculated probability and standard deviation using all phonemes in composition of antiphone models. At this process, antiphone CM brought bad recognition result. Also, recognition time increases. In order to solve this problem, we studied about method to reconstitute average and standard deviation using BMS algorithm in CM calculation.
본 논문에서는 시간-주파수 혼성 영역 피치 검출법을 제안하였다. 음성신호를 주파수 영역으로 변환하고 주파수 영역에서 위상 성분을 조절하여 시간영역으로 역변환 함으로써 피치 피크가 최대가 되도록 하여 용이한 피치검출이 가능하였다. 또한 처리시간을 단축하기 위하여 FFT와 IFFT의 비트 재정렬을 생략하여 처리할 수 있는 방법을 제안하였다. 성능 측정 결과 기존의 켑스트럼 검출법에 비하여 검출성능은 우수하면서도 처리시간은 $84.8\%$로 단축됨을 알 수 있었다.
식품자판기에 대한 미생물 기준이 마련되었다. 식품의약품안전청은 식품자판기 다류 커피 음료류에 대한 미생물기준을 담은 "식품의 기준 및 규격"를 일부 개정 고시했다. 이 기준이 마련된 것은 청결상태 등 위생관리가 불량하여 지속적으로 문제가 되고 있는 식품자동판매기 음료 등에 대해 효율적인 관리를 위한 기준이 필요하다는 판단 때문이다. 식품자판기 다류 커피 음료류에 적용되는 세균기준은 3,000/mL 이하(다만, 유가공품, 유산균, 발효제품 및 가열하지 아니한 과일 채소류음료가 함유된 경우는 제외)이어야 하며, 대장균은 음성이어야 한다. 이외 살모넬라(Salmonella spp.), 황색포도상구균(Staphylococcus aureus), 장염비브리오균(Vibrio parahaemolyticus), 클로스트리디움 퍼프린젠스(Clostridium perfringens), 리스테리아 모노사이토제네스(Listeria monocytogenes), 대장균 O157:H7(Escherichia coli O157:H7), 캠필로박터 제주니(Campylobacter jejuni), 여시니아 엔테로콜리티카(Yersinia enterocolitica) 등의 식중독균이 검출되어서는 아니 된다. 또한 가공식품에서 많이 검출되는 바실러스 세레우스(Bacillus cereus)는 g 당 1,000 이하(단 멸균제품은 음성이어야한다)이어야한다. 이번 미생물기준의 마련은 앞으로 법정기준을 위반시 처벌대상이 된다는 점에서 유의해야할 사항이다. 이전까지는 식품자판기에 대한 미생물기준이 마련이 되어 있지 않기 때문에 마땅한 법적인 처벌 기준이 없었던 게 사실이다. 따라서 자판기 운영업체에서는 보다 철저한 위생관리가 요구되고 있다. 위생점검에서 미생물 기준을 지키지 않은 지판기에 대해서는 법적 처벌 근거가 마련이 되는 만큼 식품자판기 위생성 향상에 만전을 기해야 할 것이다. 6월 16일 개정고시된 미생물기준은 7월 1일부터 적용된다.
본 논문에서는 송수화기를 사용하지 않고도 통화 가능한 핸즈프리 통화방식에서 스피커의 출력신호가 마이크로 입력되는 음향반향(acoustic echo)을 효과적으로 제거할 수 있는 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기의 구현에 관하여 연구한다. 적응필터만을 적용한 기존의 음향반향 제거기는 반향신호와 동시통화의 문제를 동시에 해결하는데 있어서 많은 어려움을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 modified NLMS 알고리즘이 적용된 적응필터, 두 개의 독립된 망각인자(forgetting factor)를 이용하여 원단신호의 음성구간을 정확하게 검출하는 VAD, 마이크신호와 잔여반향신호의 상호상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 신속하고 정확하게 판단하기 위한 동시통화 검출기, 그리고 VAD와 동시통화 검출기를 이용한 출력제어부로 구성된 음향반향 제거기를 제안한다. 이러한 구조의 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기는 기존의 핸즈프리 전화기와 차별되게 반향도 없고 동시통화도 원활한 성능을 보여준다.
유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우 음질의 왜곡을 수반할 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 위해서 무성자음을 탐색 및 검출을 포함하는 천이구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였다 결과적으로 이 방식은 0.547kHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 중요한 것은 최대 오류신호는 TS내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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