• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.1
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• pp.23-27
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• 2003

Recently attempts to we the syllable as the recognition unit to enhance performance in continuous speech recognition hate been reported. However, syllables are worse in their trainability than phones and the former have a disadvantage in that contort-dependent modeling is difficult across the syllable boundary since the number of models is much larger for syllables than for phones. In this paper, we propose a method to enhance the trainability for the syllables in Korean and phoneme-context dependent syllable modeling across the syllable boundary. An experiment in which the proposed method is applied to word recognition shows average 46.23% error reduction in comparison with the common syllable modeling. The right phone dependent syllable model showed 16.7% error reduction compared with a triphone model.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.2
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• pp.49-57
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• 1997

In this paper, we propose the stochastic pronunciation lexicon model for large vocabulary continuous speech recognition system. We can regard stochastic lexicon as HMM. This HMM is a stochastic finite state automata consisting of a Markov chain of subword states and each subword state in the baseform has a probability distribution of subword units. In this method, an acoustic representation of a word can be derived automatically from sample sentence utterances and subword unit models. Additionally, the stochastic lexicon is further optimized to the subword model and recognizer. From the experimental result on 3000 word continuous speech recognition, the proposed method reduces word error rate by 23.6% and sentence error rate by 10% compare to methods based on standard phonetic representations of words.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.135-138
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• 1998

본 논문에서는 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART(Classification And Regression Trees) 방법을 이용하여, 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소 지속 시간을 모델링 하고자 한다. 총 400문장(약 33분)의 코퍼스를 수집한 후, 그 중 240문장(약 20분)을 이용하여 결정 트리와 회귀 트리를 학습시키고 160문장(약 13분)에 대해 실험하였다. 운율구 경계를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.6%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간을 예측하는 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132.61msec, 21.97msec이었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.298-301
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• 1998

HMM 훈련 방법에 따른 음소인식률의 변화에 대하여 기술한다. 음성모델은 이산 확률 밀도 혹은 연속 확률 밀도를 갖는 HMM을 사용하였으며, 훈련 알고리즘으로서는 forward-backward 와 segmental K-means 알고리즘을 사용하였다. 연속 확률 밀도는 N개의 mixture로 구성되어 있는데 1개의 mixture로 확장할 경우에서는 이진 트리 방식과 one-by-one 방식을 사용하였다. 여러 가지의 조합을 이용하여 음소인식 실험을 수행한 결과 연속 확률 분포를 사용하고 one-by-one 방식을 사용한 forward-backward 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.73-75
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• 1995

연속 음성 인식을 위한 신경망과 학습속도를 줄이기 위한 연결강도 초기화에 관해 다루고 있다. 우선 음소를 여러개의 그룹으로 나눈 후 각각의그룹에 대한 음소를 인식하는 신경망과 자신의 그룹을 판별하는 VGNN 으로 신경망을 구성한다. 여기서 구성되는 신경망은 각각의 음소를 인식하는 출력을 낼 뿐 아니라, 입력이 자신의 그룹에 속하는지 그렇지 않은지를 판별하는 출력을 낸다. 이런 신경망을 학습시키는 데 상당한 시간이 걸리므로 이 신경망의 학습속도를 줄이기 위해 학습 데이터를 사용하여 신경망의 연결 강도를 초기화한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.88-91
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• 1995

개층형 신경망은 교사신호들의 학습으로 원하는 입출력간의 매핑을 할 수 있으므로 패턴분류를 위해 사용되어왔다. 본 논문은 계층형 신경망의 일종인 RBFN 중 GPFN 과 PNN으로 한국어 음소인식을 수행하였다. RBFN 의 구조는 계층형 신경망과 유사하나 차이점으로는 은닉층에서 시그모이드 함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN 의 시그모이드 함수는 지수를 포함한 함수들로 대체되며 학습없이 패턴을 분류하므로 계산시간이 빠르게 수행된다. 본 실험에서는 한국어 단음절에서 모음과 자음을 추출하여 음소인식을 수행하였다. 실험 결과 학습과 평가데이타에 의한 인식률은 계층형 신경망과 비교하여 향상 되었으며, Hybrid 구성에 의한 실험에서도 항상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.7 no.1
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• pp.106-112
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• 1996

조음장애(articulation disorders)란 조음기관(예 : 혀, 입술. 치아, 입천장)을 통하여 말소리가 만들어지는 과정에서의 결함을 나타내는데, 이러한 조음장애를 보이는 아동은 '불명료한' 구어를 사용하게 되므로 해서 결국 의사소통의 어려움을 나타내게 된다. 음소를 생략하거나, 다른 음소로 대치하거나, 또는 같은 음소내에서 소리를 왜곡시키는 조음 장애 현상들은 순수 조음 장애 아동들 뿐 아니라, 정신지체, 청각장애, 구개파열, 뇌성마비 등의 장애자들에게서 중복적인 결함으로 나타나기도 한다. 본고에서는 소아의 조음장애를 다루는 임상가가 알아두어야 할 관련 요인들, 조음 오류 평가. 그리고 치료방법에 대하여 고찰하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.307-320
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• 1991

본 연구는 한국어 음성합성 시스팀에서 한글 텍스트를 음소로 변환 시키는 규칙기반과 신경망을 결합한 한글-음소 변환 시스팀을 제안하고 이를 위해 시스팀 모델을 설계하고 시스팀의 각 구성요소들을 설명하며 한국어 음운 변동 규칙중 설측음화 데이타와 설측음화에 상충되는 데이타를 사용하여 시스팀을 실험하고 제안된 모형의 타당성을 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.149-157
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• 1993

음성인식을 위해 다양한 방법들이 제안되어 있다. 본 연구에서는 음소단위 각각의 벡터 양자화된 코드북의 색인을 학습하는 HMM을 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 기존의 단어단위 HMM과 음소단위로 이루어진 유한상태기계(FSM)구조의 인식기에 비해 높은 인식율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.772-774
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• 2004

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 적용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.