Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.5
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pp.49-56
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2004
A low power consuming voice signal processing and control module was designed using a small $\mu$-controller for use in a totally implantable middle ear system. The module was designed that it can control the implanted system as well as process the fitting algorithm of input sound signal. In ordinary operation mode, the $\mu$-controller processes the applied sound signal for compensating the hearing loss of the patients. When the control signal is applied from the IR receiving module, the $\mu$-controller interrupts the signal processing and executes the order of the control signals such as power on/off, volume up/down. The designed module was implemented and verified the performance of the system through several experiments.
As population aging progresses, there is a growing demand for IT technology that can relieve the psychological anxiety of the elderly living alone, recognize the dangerous situation, and check the family members' affection. In this paper, we describe the development of a speech recognition speaker that enable senior users to give simple interactive commands by voice and monitor the status of the user. The speaker analyzes the user's voice, grasps the conversation contents through the chatbot, connects the desired service to the user, and provides the result again by voice. By using this speaker, senior users can feel relaxed by natural conversation, and can monitor the status of danger more easily.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.57-64
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2021
In this paper, we propose a device that can control the primary control surface of an aircraft by recognizing speech commands. The speech command consists of 19 commands, and a learning model is constructed based on a total of 2,500 datasets. The training model is composed of a CNN model using the Sequential library of the TensorFlow-based Keras model, and the speech file used for training uses the MFCC algorithm to extract features. The learning model consists of two convolution layers for feature recognition and Fully Connected Layer for classification consists of two dense layers. The accuracy of the validation dataset was 98.4%, and the performance evaluation of the test dataset showed an accuracy of 97.6%. In addition, it was confirmed that the operation was performed normally by designing and implementing a Raspberry Pi-based control device. In the future, it can be used as a virtual training environment in the field of voice recognition automatic flight and aviation maintenance.
Hui-Tae Choi;Chang-Hoon Go;Ji-Min Jeong;Ye-Seul Shin;Hyoung-Keun Park
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1313-1320
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2023
This paper presents the development of a smart mirror that allows control of its display through glove gestures and integrates voice recognition functionality. The hardware configuration of the smart mirror consists of an LCD monitor combined with an acrylic panel, onto which a semi-mirror film with a reflectance of 37% and transmittance of 36% is attached, enabling it to function as both a mirror and a display. The proposed smart mirror eliminates the need for users to physically touch the mirror or operate a keyboard, as it implements gesture control through glove gesture sensors. Additionally, it incorporates voice recognition capabilities and integrates Google Assistant to display results on the screen corresponding to voice commands issued by the user.
Speech recognition has recently been investigated to produce more reliable recognition results in a noisy environment, by integrating diverse sources of information into the result derivation-level or producing new results through post-processing the prior recognition results. In this paper we propose a method which uses the user's usage patterns and the context information in speech command recognition for personal mobile devices to improve the recognition accuracy in a noisy environment. Sequential usage (or speech) patterns prior to the current command spoken are used to adjust the base recognition results. For the context information, we use the relevance between the current function of the device in use and the spoken command. Our experiment results show that the proposed method achieves about 50% of error correction rate over the base recognition system. It demonstrates the feasibility of the proposed method.
People observe a lot of events in our environment and we do not have any difficulty to perceive events including speech perception. Like perception of biological motion, two main theorists have debated on speech perception. The purpose of this review article is to briefly describe speech perception and compare these two theories of speech perception. Motor theorists claim that speech perception is special to human because we both produce and perceive articulatory events that are processed by innate neuromotor commands. However, direct perception theorists claim that speech perception is not different from nonspeech perception because we only need to detect information directly like all other kinds of event. It is important to grasp the fundamental idea of how human perceive articulatory events for the convergence on speech engineering. Thus, this basic review of speech perception is expected to be able to used for AI, voice recognition technology, speech recognition system, etc.
The ways to interact with digital appliances are becoming more diverse. Users can control appliances using a remote control and a touch-screen, and appliances can send users feedback through various ways such as sound, voice, and visual signals. However, there is little research on how to define which output method to use for providing feedback according to the user' input method. In this study, we designed an experimental study that seeks to identify how to appropriately match the output method - voice and sound - based on the user input - voice and button. We made four types of interaction with two kinds input methods and two kinds of output methods. For the four interaction types, we compared the usability, perceived satisfaction, preference and suitability. Results reveals that the output method affects the ease of use and perceived satisfaction of the input method. The voice input method with sound feedback was evaluated more satisfying than with the voice feedback. However, the keying input method with voice feedback was evaluated more satisfying than with sound feedback. The keying input method was more dependent on the output method than the voice input method. We also found that the feedback method of appliances determines the perceived appropriateness of the interaction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.2
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pp.73-78
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2002
Recognition system of noise processing technique. A method combining SNR normalization with RAS is considered as a noise Processing and the performance of the speech recognition system can be improved using other noise processing technique. Experiment of recognition system is the internal organs that using a general digital signal processor(TMS320C31). Recognition word set is composed of 60 command words for of Rce environment and order of computer. Simulation is considered as a colored noise of general environment. The results of experiment showed that the recognition word set gives 94.61% of efficiency of recognition at maximum in case of the combination of SNR normalization and spectral subtraction.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.236-239
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2022
증강현실로 날씨, 뉴스 요약 등이 제공되거나 AI 비서 기능을 제공하는 스마트 미러(smart mirror)가 개발되고 있다. 본 작품에서는 IoT 통합제어, 뉴스 요약 및 날씨 정보 제공 등의 서비스를 하나의 웹 플랫폼으로 구축하고 이를 손가락 제스쳐 및 음성 명령으로 제어하는 것을 제안하고 구현하였다. 본 작품에서는 음성 인식을 통해 IoT 서비스를 직관적으로 이용할 수 있게끔 설계하여 사용자의 편의성을 높였으며, 디바이스를 직접 터치하는 방식이 아닌 finger gesture로 제어하는 방식을 채택해, 디바이스 유지 보수 및 위생 문제를 해결하였다. 단순 IoT 통합 제어 기능뿐만 아니라 다양한 컨텐츠 및 기능을 제공함으로써 통합 플랫폼의 기능을 수행할 수 있도록 하였다. 뉴스 홈페이지에서 Crawling한 뉴스를 text rank 알고리즘을 이용. 자동으로 요약하는 기능과, 사용자의 IP를 기반으로 위도와 경도를 추론, 해당 지역의 일기 예보 정보를 표현해 주는 등 단순 IoT 제어 플랫폼이 아닌, 통합 플랫폼의 기능을 다하도록 설계하였다. 이처럼 다양한 정보를 압축해서 사용자가 편하게 볼 수 있도록 제공하며, 직관적인 two track 제어 방식을 채택. 사용 대상의 편의성을 증대시켜 본 프로젝트는 기존 프로젝트보다 사용자에게 더 나은 사용 경험을 제공할 것이다.
Doohwan Kim;Yohan Han;Inhyuk Jeong;Yeongseok Hwnag;Jinju Park;Nahyeon Lee;Yujin Lee
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.321-324
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2024
본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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