• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.199-204
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• 2013

음성 인식 시스템은 정확하지 않게 입력된 음성으로부터 학습 모델을 구성하고 유사한 음소 모델로 인식하기 때문에 인식률 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 바타차랴 알고리즘을 이용한 음성 인식 최적 학습 모델 구성 방법을 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식할 수 있도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 최적의 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 음성 인식률에서 98.7%의 인식률을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.335-340
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• 2018

정확한 인식률을 보이고 있는 상업적인 음성인식 시스템은 화자종속 고립데이터로부터 학습 모델을 사용한다. 그러나 잡음 환경에서 데이터양에 따라 음성인식의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가우시안 분포에서 Maximum Log Likelihood를 이용한 벡터 양자화 기반 음성 인식 성능 향상을 제안한다. 제안하는 방법은 음성에 대한 특징을 가지고 벡터 양자화와 Maximum Log Likelihood 음성 특징 추출 방법을 이용하여 유사 음성에 대한 음성 인식의 정확성을 높이는 최적 학습 모델 구성 방법이다. 이를 위해 HMM을 기반으로 음성 특징을 추출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법을 사용하여 기존 시스템에서 생성되어 사용되는 음성 모델에 대한 부정확한 음성 모델에 대한 정확성을 향상시킬 수 있으므로 음성 인식에 강인한 모델을 구성할 수 있다. 제안하는 방법은 음성 인식 시스템에서 향상된 인식의 정확도를 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.555-558
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• 2006

감정을 포함하고 있는 음성은 청자로 하여금 화자의 심리상태를 파악할 수 있게 하는 요소 중에 하나이다. 음성신호에 포함되어 있는 감정을 인식하여 사람과 로봇과의 원활한 감성적 상호작용을 위하여 특징을 추출하고 감정을 분류한 방법을 제시한다. 음성신호로부터 음향정보 및 운율정보인 기본 특징들을 추출하고 이로부터 계산된 통계치를 갖는 특징벡터를 입력으로 support vector machine (SVM) 기반의 패턴분류기를 사용하여 6가지의 감정- 화남(angry), 지루함(bored), 기쁨(happy), 중립(neutral), 슬픔(sad) 그리고 놀람(surprised)으로 분류한다. SVM에 의한 인식실험을 한 경우 51.4%의 인식률을 보였고 사람의 판단에 의한 경우는 60.4%의 인식률을 보였다. 또한 화자가 판단한 감정 데이터베이스의 감정들을 다수의 청자가 판단한 감정 상태로 변경한 입력을 SVM에 의해서 감정을 분류한 결과가 51.2% 정확도로 감정인식하기 위해 사용한 기본 특징들이 유효함을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.221-228
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• 2023

감정으로 인해 생기는 신체적 정신적인 변화는 운전이나 학습 행동 등 다양한 행동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 감정을 인식하는 것은 운전 중 위험한 감정 인식 및 제어 등 다양한 산업에서 이용될 수 있기 때문에 매우 중요한 과업이다. 본 논문에는 서로 도메인이 다른 음성과 영상 데이터를 모두 이용하여 감정을 인식하는 멀티모달 모델을 구현하여 감정 인식 연구를 진행했다. 본 연구에서는 RAVDESS 데이터를 이용하여 영상 데이터에 음성을 추출한 뒤 2D-CNN을 이용한 모델을 통해 음성 데이터 특징을 추출하였으며 영상 데이터는 Slowfast feature extractor를 통해 영상 데이터 특징을 추출하였다. 감정 인식을 위한 제안된 멀티모달 모델에서 음성 데이터와 영상 데이터의 특징 벡터를 통합하여 감정 인식을 시도하였다. 또한 멀티모달 모델을 구현할 때 많이 쓰인 방법론인 각 모델의 결과 스코어를 합치는 방법, 투표하는 방법을 이용하여 멀티모달 모델을 구현하고 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하여 각 모델의 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.374-376
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• 2000

음성인식 시스템에 사용하는 알고리즘 중에 하나인 DHMM은 코드북을 이용하여 음성의 프레임들에 대한 특징을 관측열로 추출하여 음성의 패턴에 대한 훈련과 인식을 수행하게 된다. 그러나 음성은 유성음과 무성음의 특징 차이가 많이 나게 되므로 하나의 코드북을 이용하게 되면 코드북 오차에 의하여 성질이 전혀 다른 코드북 인덱스를 DHMM의 관측열로 사용하게 된다. 본 논문에서는 음성의 유성음과 무성음에 대한 선별적인 작업을 통해 서로 다른 코드북을 만들어 관측열을 추출하고 선행 관측과 현 관측과의 거리 비교 연산을 통하여 관측의 시간축을 정규화한 관측열을 음성인식에 사용하였다. 본 논문에서 제시하는 인식 방법을 사용하여 실험한 결과, 기존의 인식 방법보다 5.33% 향상된 결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.209-214
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• 2013

음성 인식 시스템에서는 인식 성능 향상을 위한 방법으로 인간의 청취 능력을 인식 시스템에 접목하였으며 잡음 환경에서 음성 신호와 잡음을 분리하여 원하는 음성 신호만을 선택할 수 있도록 구성되었다. 하지만 실용적 측면에서 음성 인식 시스템의 성능 저하 요인으로 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못하여 일어나는 것과 학습 모델이 일치하지 않는 것을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성 인식 향상을 위해 감마톤을 이용하여 특징을 추출하고 음향 모델을 이용한 학습 모델을 제안하였다. 제안한 방법은 청각 장면 분석을 이용한 특징을 추출을 통해 인간의 청각 인지 능력을 반영하였으며 인식을 위한 학습 모델 과정에서 음향 모델을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 성능 평가를 위해 잡음 환경의 -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 SNR을 측정한 결과 3.12dB, 2.04dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.235-237
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• 2003

본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.403-410
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• 2004

바이모달 음성인식기는 잡음 환경하 음성인식 성능을 향상하기 위해 고안되었다. 바이모달 음 성인식기에 있어 영상을 통한 시각 특징 추출은 매우 중요한 역할을 하며 이를 위한 입술 위치 검출은 시각 특징 추출을 위한 중요한 선결 과제이다 본 논문은 색상분포와 SVM을 이용하여 시각 특징 추출을 위한 입술 위치 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 얼굴색/입술 색상 분포를 학습하여 이로부터 입술의 초기 위치를 빠르게 찾아내고 SVM을 이용하여 입술의 정확한 위치를 찾음으로써 정확하고 빠르게 입술의 위치를 찾도록 하였으며 실험을 통해 바이모달 인식기에 적용하기에 적합함을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 음성 특징추출의 한 방법으로서 기존의 방법들과는 달리 음성의 통계적인 특성들을 고려하여, 입력 공간내에서 변동량이 가장 많은 방향으로 주축을 발견한 다음 그 정보를 이용하여 데이터의 중복성을 제거하는 주성분 해석(PCA:Principal Component Analysis)기법을 사용하여 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문의 숫자음 인식실험 결과와 비교하기 위하여 기존의 음성특징 파라메타인 Mel-Cepstrum과 비교하였을 때, 0.5%의 인식률 차이가 있었으나, 음성특징 추출시 기존의 파라메타에 비하여 비교적 짧은 시간에 구해지는 점과 데이터의 통계적 특성을 이용한 최적의 기저벡터를 이용한다면 단어나 문장 인식시에 보다 나은 인식률을 얻으리라 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2021

음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.