• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.77-86
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• 2007

최근 텔레매틱스 단말기 등과 같이 음성인식을 인터페이스로 하는 음성기반 검색시스템들이 많이 개발되고 있다. 그러나 음성인식에는 여전히 많은 오류가 존재하며, 이에 오류보정에 대한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국어의 음소가 갖는 특징을 기반으로 음성인식 후처리에서의 오류보정을 제안하였다. 이를 위해 한국어 음소의 특징을 고려한 음소 유사율을 사용하였다. 음소 유사율은 훈련데이터를 모노폰으로 훈련시켜 한국어 음소 각각에 대하여 MFCC와 LPC 특징추출방법을 사용하여 특징추출을 수행하고, 바타차랴 거리 측정법을 사용하여 각 음소 사이의 유사율을 구하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류보정률을 구하였으며, 이를 사용하여 음성인식 과정에서 오류로 판명된 어절에 대하여 오류보정을 수행하고, 음절 복원과 형태소 분석을 재수행하는 과정을 거쳤다. 실험 결과 MFCC와 LPC 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.473-480
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• 2004

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제11권1E호
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• pp.15-22
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• 1992

잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2255-2256
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• 2008

음성인식 시스템을 설계함에 있어서는 대표적으로 사람의 성도 특성을 모방한 LPC(Linear Predict Cording)방식과 청각 특성을 고려한 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)방식이 있다. 본 논문에서는 MFCC를 통해 특징파라미터를 추출하고 해당 영역에서의 수행된 작업을 매틀랩 알고리즘을 이용하여 그래프로 시현하였다. MFCC 방식의 추출과정은 최초의 음성신호로부터 전처리과정을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 잡음부분을 최소화하며, 음성 부분을 강조한다. 이 신호는 다시 Windowing을 통해 음성의 불연속을 제거해 주고, FFT를 통해 시간의 영역을 주파수의 영역으로 변환한다. 이 변환된 신호는 Filter Bank를 거쳐 다수의 복잡한 신호를 몇 개의 간단한 신호로 간소화 할 수 있으며, 마지막으로 Mel-cepstrum을 통해 최종적으로 특징 파라미터를 얻고자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.181-186
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• 2011

본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 DTW에서 일종의 특징보상기법을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실생활에서의 음성잡음 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 방법으로 제안하는 Noise Cancel DTW를 사용하였다. 음성인식 시 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 특징 보상으로 인식률을 향상 시키는 방법으로 잡음 환경에서 음성 인식률을 향상 시켰다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.253-256
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨 질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2000년도 3월 학술대회지
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• pp.90-94
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• 2000

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.535-541
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• 1996

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어학회 2013년도 제38차 춘계학술대회
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• pp.21-21
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• 2013

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.18-24
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• 2003

실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.