• 제목/요약/키워드: 음소

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코퍼스 기반의 립싱크 알고리즘 개발 (Development of a lipsync algorithm based on A/V corpus)

  • 하영민;김진영;정수경
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.145-148
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    • 2000
  • 이 논문에서는 2차원 얼굴 좌표데이터를 합성하기 위한 음성과 영상 동기화 알고리즘을 제안한다. 영상변수의 획득을 위해 화자의 얼굴에 부착된 표시를 추적함으로써 영상변수를 획득하였고, 음소정보뿐만 아니라 운율정보들과의 영상과의 상관관계를 분석하였으며 합성단위로 시각소에 기반한 코퍼스를 선택하고, 주변의 음운환경도 함께 고려하여 연음현상을 모델링하였다. 입력된 코퍼스에 해당되는 패턴들을 lookup table에서 선택하여 주변음소에 대해 기준패턴과의 음운거리를 계산하고 음성파일에서 운율정보들을 추출해 운율거리를 계산한 후 가중치를 주어 패턴과의 거리를 얻는다. 이중가장 근접한 다섯개의 패턴들의 연결부분에 대해 Viterbi Search를 수행하여 최적의 경로를 선택하고 주성분분석된 영상정보를 복구하고 시간정보를 조절한다.

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음소단위 TDNN에 기반한 한국어 연속 음성 인식을 위한 데이타 자동분할 (Automatic segmentation for continuous spoken Korean language recognition based on phonemic TDNN)

  • 박규봉;이근배;이종혁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.30-34
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    • 1995
  • 신경망을 이용하는 연속 음성 인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성 데이타를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이타를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이타의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이타를 분할한 후 그 분할된 데이타를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.

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한류 콘텐츠를 위한 발음 기반 금기어 검색 시스템 개발 (Development of tabooed words search system for Korea wave contents based on pronunciation)

  • 이종설;신사임;김다희;장달원;장세진;임태범
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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    • pp.114-115
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    • 2014
  • 최근 한류(韓流) 콘텐츠의 글로벌화로 인해 콘텐츠가 전 세계로 수출됨에 따라 글로벌 환경에 적합한 콘텐츠에서의 단어 선택이 매우 중요하게 되었다. 멀티미디어 콘텐츠에서의 글로벌 단어 선택을 위해서는 각 나라의 비속어나 욕설 단어를 회피하고 오해하지 않을 말과 단어를 선택하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 글로벌 콘텐츠를 위한 금기 언어 검색 시스템을 개발한다. 이를 위하여 한국어를 영어로 변환하기 위한 음소 변환 모델을 개발하고, 변환된 음소와 금기 언어 검색 데이터베이스를 개발하였다.

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전화 음성 인식을 위한 특징 추출 방법 비교 (Comparison of Feature Extraction Methods for the Telephone Speech Recognition)

  • 전원석;신원호;김원구;이충용;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제17권7호
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    • pp.42-49
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    • 1998
  • 본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

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음성 인식에서 훈련 및 인식 과정에 사용되는 대상 어휘의 차이에 대한 음향 모델의 성능 평가 (Performance Evaluation of Acoustic Models According to Differences between Vocabularies in Training and Test Phases of Speech Recognition)

  • 김회린;이항섭;권오욱
    • 한국음향학회지
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    • 제17권7호
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    • pp.22-27
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    • 1998
  • 본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

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연속 HMM에 따른 우리말 음성인식 조사 (The Study of Korean Speech Recognition for Various Continue HMM)

  • 임창욱;신좌철;김석동
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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    • pp.49-52
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    • 2004
  • 본 논문은 연속 밀도 함수를 갖는 HMM별 한국어 연속 음성 인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 밀도 함수가 2개에서 44개까지 갖는 연속 HMM모델에서 가장 효율적인 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 음성 모델은 36개로 구성한 기본음소를 사용한 CI-Model과 3,000개로 구성한 확장음소를 사용한 CD-Model을 사용하였고, 언어 모델은 N-gram을 이용하여 처리하였다. 이 방법을 사용하여 500개의 문장과 6,486 개의 단어에 대하여 화자 독립으로 CI Model에서 최고 $94.4\%$의 단어 인식률과 $64.6\%$의 문장 인식률을 얻었고, CD Model에서는 $98.2\%$의 단어 인식률과 $73.6\%$의 문장인식률을 안정적으로 얻었다.

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음소 모델링 방식들의 성능 비교 (Performance Comparison of Acoustic Modeling Technique)

  • 송명규
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.377-380
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    • 1998
  • HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.

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분산음성인식을 위한 내장형 고속/경량 음소인식기 개발 (Development of Embedded Fast/Light Phoneme Recognizer for Distributed Speech Recognition)

  • 김승희;황규웅;전형배;정훈;박준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.395-396
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    • 2007
  • ETRI 음성/언어정보연구센터에서는 분산음성인식을 위해 메모리를 작게 사용하며 속도가 빠른 음소인식기를 개발 중이다. 음향 모델, 언어 모델, 탐색 네트워크 등 고정되어 있는 정보는 인식기를 수행하기 이전에 미리 binary 형태로 구축하여 ROM 형태로 저장함으로써 실제 사용해야 할 RAM 용량을 대폭 줄일 수 있었다. Tied state에 기반한 triphone 모델에서는 unique HMM 만을 사용함으로써 인식시간 및 메모리 사용량을 대폭 줄일 수 있었다. Monophone 인식기의 경우 RAM 사용량이 179KB였으며, triphone 인식기의 경우 435KB의 RAM 사용량과 RTF(Real Time Factor) 0.02를 확인하였다.

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한국어 규칙 합성을 위한 다이폰의 자동 추출 (An Automatic Diphone Segmentation for Korean Speech Synthesis-by-Rule)

  • 정인종;경연정;김한우;이양희
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제12권2E호
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    • pp.63-72
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    • 1993
  • 본 논문에서는 무제한 음성 생성을 위한 단위음성으로서의 다이폰을 2음절 자연음성으로부터 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 입력음성을 개량 켑스트럼 파라미터로 분석하여 이로부터 다이폰 추출 파라미터들을 도출한다. 제안된 파라미터로는 에너지 레벨을 나타내는 0차 켑스트럼의 동적변화량, 스펙트럼의 시간 변화량 영교차율, 캡스트럼의 유클리디안 거리이다. 스펙트럼 포락의 변화가 완만한 모음 연쇄등의 음소 경계를 보다 효율적으로 검출하기 위해 스펙트럼의 시간 변화를 미세부분과 개형부분으로 나누어 각각을 파라미터로 사용한다. VV(모음연쇄), VCV(C: 반모음, 자음), VCCV형들로 이루어진 2음절 단어들에 대해 실험한 결과, 모음연쇄 등이 포함되어 있음에도 약 85% 정확도의 음소경계검출을 얻었다. 본 논문에 의한 다이폰을 이용한 합성음의 청취실험 결과 명료도가 높음을 확인하였다.

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자연스러운 여성 합성음을 위한 지속시간 규칙에 관한 연구 (The Rule of Duration Variation For Natural Female Synthetic Speech)

  • 최영익;권철홍
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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    • pp.3-6
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    • 1999
  • 합성음의 자연성은 운율(prosody)과 관계가 있으며, 운율은 지속시간(duration), 세기(intensity), 피치(pitch)의 3가지 요소가 어우러져 이루어진다. 본 연구에서는 한국어 여성 음에 나타나는 지속시간 패턴을 분석하여 지속시간의 규칙을 정리함을 목적으로 한다. 본 연구에서는 각 음소(자음, 모음)의 고유 지속시간과 단어내의 음절 위치, 인접음소의 영향, 구와 절의 경계의 영향에 따른 지속시간의 변화를 조사하여 지속시간 규칙을 정립하였다 청취 실험 결과, 본 지속시간 규칙이 합성음의 자연성을 향상시켰다는 것을 보여준다.

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