• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.367-372
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• 2013

어휘 인식 시스템에서는 훈련 중에 적용되지 않는 음소에 대한 문제점으로 인해 시스템에 저장된 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 군집화 방법을 사용하여 유사 음소 모델을 관리하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 결정트리 군집화 방법을 적용하여 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 음향 모델을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 사용으로 시스템에서 기존에 생성되어진 음향 모델에 추가적으로 유사 음소 모델을 생성하여 제공하므로 음성 인식에 강인한 음향 모델을 구성한다. 본 연구에서 제안된 방법으로 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.31-35
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• 1997

본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.177-183
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• 2010

연속 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘 인식을 수행하기 위하여 확률분포를 이용하며 이는 음소 단위의클러스터링을사용하여모델링하여샘플들을기반으로 확률 파라미터를 추정한다. 어휘 검색 시 추정된 확률 파라미터로부터 인식 결과를 나타내는데 미리 정의되지 않은 음소와 추가되어진 음소로부터 인식률이 저하되는 문제점이 발생하며, 하나의 클러스터링으로 모델링하므로 가우시안 모델이 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하여 유사도를 기반으로 Euclidean과 Bhattacharyya 거리 측정 방법을 혼합한 군집화 모델을 제안하고, 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.339-344
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• 2012

기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.175-179
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• 2000

음성의 발성속도가 빠른 경우에는 발성속도가 느린 경우보다 적은 정보만으로도 부호화가 가능하다 음성의 발성속도가 빠른 경우에는 청취시 낮은 주파수 대역의 정보가 높은 주파수대역의 정보보다 중요하게 된다. 음성 부호화 기술은 전송를과 복잡도를 줄이고 음질을 향상시키는 방향으로 진행되고 있다. 현재 상용화되고 있는 CELP형 보코더는 낮은 전송를에 비해 우수한 음질을 제공하지만, 기존 방식은 음성의 발성속도에 대해서 처리를 달리하지 않고 사용하고 있다. 음성의 발성속도를 측정하여 발성속도가 빠를 경우에, 발성속도가 느린 경우보다 낮은 대역의 정보만 전송한다면 전송율을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CELP 부호화기의 전송률 감소를 위해 발성속도를 측정하는 방법을 제안한다. LSP 파라미터가 가지고 있는 정보로 음소의 변화율을 측정하였다. 각각 다른 발성속도를 갖는 음성시료에 대하여 음소 변화율을 구한 결과 발성속도가 다른 경우, 뚜렷하게 다른 음소 변화율을 갖는 것을 알 수 있었고. 빠르게 발성한 경우가 느리게 발성한 경우보다 42.8％가 높게 나왔다.

• 한국음향학회지
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• 제8권5호
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• pp.86-94
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• 1989

본 논문에서는 새로운 음성표현 방법의 하나로 멜켑스트럼 계수에 대한 부호패턴(+,-)을 이용하는 방법을 제안한다. 부호패턴은 보음이나 비음과 같이 정상성이 강한 음성신호에 대해서 비교적 안정된 형태를 얻을 수 있으며, 음운성을 크게 손상시키지 않고 화자간 개인차를 흡수할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 부호패턴을 이용하여 한국어 음소를 표현함으로써 음소모델의 작성과 음소의 인식절차를 크게 감소시킬 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.419-423
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• 1998

법칙합성 시스템은 합성단위 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이 그리고 문장단위에서의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연감을 높이기 위해 보다 자연음에 가까운 운율을 발생시키기 위해 먼저 운율에 영향을 주는 요소들을 고려하여 신경망 입력 패턴을 구성한다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 3음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 신경망을 훈련시키기 위한 언어자료로는 고립단어군과 음소균형 문장군 그리고 삽입음절연결어 등으로 구성한다. 특정화자로 하여금 신경망을 훈련시켜 자연음의 운율과 유사한 합성운을 발생시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.472-481
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• 1992

본 연구에서는 신경망으로 음성신호를 음소분할 할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 검토하였다. 제안된 신경망은 1개의 은닉층을 가지는 다층 인식자로 구성하였다. 실험결고 연속보음과 6개 지명음을 자료로 하여 종속화자인 경우 100% 독립화자인 경우 99.4% 그리고 6개 지명음을 동시에 학습하여 각 지명음에 대해 음소분할한 결과는 94.5%의 정합율을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.186-190
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• 1998

정상 피험자에 있어서 수행 성적의 차이를 보이는 음소적 단어 생성과 의미적 단어생성에 관련한 대뇌 피질의 활동양상의 차이를 밝히기 위해 피험자에게 단어 생성의 과제를 주면서 기능적 자기공명 영상술(functional magnetic resonance imaging, fMRI)을 시행하였다. 모두 7명의 정상인에서 음소 단서에 의한 단어생성은 의미 범주 단어에 의한 단어생성보다 광범위한 피질 영역의 활성화를 보였는데, 특히 bilateral posteroinferior temporal cortices, left premotor cortex, right cerebellum, bilateral superior parietal lobules에서 더 높은 활성화를 보였다. 이에 반하여 의미적 단어생성은 주로 bilateral posterior cingulate gyri에서 더 높은 활성화를 보였다. 이런 결과는 음소적 생성은 가능한 자모를 조합하여 어휘를 생성한 후 작업기억에 일시 저장시켜 놓고 verbal rehearsal 과정을 사용하여 단어 여부를 판별하는 것을 시사하며, 의미적 생성은 mental imagery를 통하여 시각적 인출 단서를 찾은 후, 의미 기억으로부터 단어를 직접 인출하는 것으로 보인다.