• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.833-836
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.13 no.2 s.50
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• pp.53-66
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• 1998

본 고에서는 ITU가 수행해 온 음성 부호화 표준의 역사 그리고 1996년 ITU-T에서 승인된 8kbit/s 음성 부호화 표준인 CS-ACELP의 구성에 대해서 분석하였다. 또한, 미래 유, 무선 통신 시스템에 있어서 핵심 음성 부호화 기술로 자리잡게 될 CS-ACELP의 품질평가와 주요 애플리케이션을 살펴보았다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.3 no.1
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• pp.65-76
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• 1988

음성 정보처리 기술에 의한 음성 부호화 장치, 음성합성 장치 및 음성인식 장치의 기술개발 및 실용화 동향을 정리하고 상품예를 부록에 첨부하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.533-536
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• 2006

본 논문에서는 음성 신호로부터 감정의 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 일반적으로 감정을 인식할 수 있는 요소는 단어, 톤, 음성신호의 피치, 포만트, 그리고 발음 속도 및 음질 등이 있다. 음성을 기반으로 감정을 익히는 방법 중에서 현재 가장 많이 접근하고 있는 방법은 피치에 의한 방법이 있다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석 요소보다는 톤과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 이러한 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 요소로 쓰일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 감정에 따른 음성의 특징을 추출하기 위해 사람의 감정 중에서 비교적 자주 쓰이는 평상, 기쁨, 화남, 슬픔에 관련된 4가지 감정을 비교 분석하였으며, 인간의 감정에 대한 음성의 특성을 분석한 결과, 강도와 스펙트럼에서 각각의 일관된 결과를 추출할 수 있었고, 이러한 결과에 대한 실험 과정과 최종 결과 및 근거를 제시하였다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.69-73
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• 2000

정보통신기술의 역사는 다른 산업 기술에 비해 매우 일천하다. 그러나 현재 가장 빠르게 진보하고 있는 기술이며, 기업활동과 개인의 일상 생활에 커다란 영향 요소로 대두되고 있다. 특히 인터넷의 영향은 지대하다. 인터넷을 이용하여 기업의 생산성을 증대하거나 전자 상거래와 같은 새로운 형태의 사업 기회 제공의 장이 되고 있다. 또한 개인은 매우 다양하고 방대한 정보를 획득, 이용함으로써 자신의 효용을 극대화할 수 있다. 이는 사회, 경제의 새로운 패러다임의 출현으로까지 표현되고 있다. 따라서 과거의 음성통신 서비스 수요와 현재 및 미래의 데이터 통신 수요의 패턴에는 많은 차이가 존재할 수 있다. 본 논문은 대표적 음성 서비스인 전화 서비스 그리고 데이터 서비스라 할 수 있는 인터넷 서비스를 대상으로 수요 속성별 즉, 업무용과 가정용 수요의 확산 패턴을 Logier 분석을 이용하여 고찰하였다. 분석 결과 전체적으로 음성보다는 데이터 수요 확산 속도가 컸으며, 수요 속성별로는 데이터 서비스에서 업무용보다 가정용확산이 음성의 경우보다 훨씬 빠르게 이루어지고 있었다. 그리고 인터넷 가입에 대한 여러 결과를 얻었으며, 이는 정보통신관련 기업과 정책 당국자에게 매우 중요한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.49-52
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• 2001

부산지역 청소년 음성의 지속시간, 피치주파수 포만트 주파수 특성을 연령별, 성별로 분석하였다. 실제 발음 환경에서의 음성 패턴은 발성화자 개인 및 화자별로 다양하게 변화한다. 이를 모델 화하기 위해서는 다량의 음성 데이터로부터 통계적 방법에 의한 변화 요인별 파라미터 분석이 선행되어야 할 것이다. 실험에 사용된 데이터는 부산지역에 거주하는 청소년(초등학생, 중학생, 고등학생)들이 연령별로 3회 발성한 우화의 일부와 단모음(/아/,/이/,/우/,/에/,/오/)이다 실험 결과로부터 얻어진 지속시간, 주파수 특성 변화 패턴을 연령별, 성별로 구분하여 통계적으로 분석한 뒤 이를 정량화 하였다. 실험 결과로부터 부산 지역 청소년 음성의 지속시간, 주파수 특성은 예측된 바와 같이 기 연구된 성인 음성과 많은 차이를 보였으며 이는 부산 지역 방언의 DB 구축 시 설계자가 고려해야 할 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.144-151
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• 2021

딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.805-808
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• 2001

음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.308-313
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• 2004

In this paper, we compared and analyzed the discrimination performance of speech/music about combinations of each features parameter. Audio signals are classified into 3 classes (speech, music, speech and music). On three types of features, Mel-cepstrum, energy, zero-crossings used to the experiments. Then compared and analyzed the best of the combinations between features to speech/ music discrimination performance. The best result is achieved using Mel-cepstrum, energy and zero-crossings in a single feature vector (speech: 95.1%, music: 61.9%, speech & music: 55.5%).