• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.65-70
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• 1999

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.351.2-356
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• 1998

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 레이블링 단위로는 68개의 유사음소와 묵음 등 총 69개로 정하였으며, 음소 모델링은 연속 HMM을 사용하였다. 기존의 subword 단위모델과 본 논문에서 제안한 문맥종속 반음소 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템의 성능 비교 음소경계오차가 10ms 이내인 경우 각각 60.17%, 66.32%를 포함하여 6.15%의 향상을 보이고, 40ms 이내인 경우 90.36%, 94.27%를 포함하여 3.92%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.273.2-277
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• 1998

본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.291-295
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• 1997

현재에 주로 개발되어 상용화가 시작되고 있는 음성인식 시스템의 대부분은 단어인식을 기분으로 하는 시스템으로 적용 단어수를 늘려줌으로서 인식범위를 늘일 수 있으나, 그에 따라 검색해야하는 단어수가 늘어남으로서 전체적인 시스템의 속도 및 성능이 저하되는 경향이 있다. 이러한 단점의 극복을 위하여 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)과 GA(Genetic Algorithm)를 이용한 한국어 음성의 음소단위 인식 시스템을 구현하였다. 음성 특징으로는 LPC Cepstrum 계수를 사용하였으며, 인식시는 인식대상이 되는 단어에 대하여 GA(Genetic Algorithm)을 통하여 각 음소를 분리하고, 음소단위로 학습된 HMM 파라미터를 적용하여 인식함으로써 각각의 음소별 가능하도록 하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.269-272
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• 1998

본 논문에서는 고품질 한국어 합성을 위한 합성단위에 대해서 연구한다. 합성단위는 합성음의 음질을 좌우할 뿐만 아니라 전체 시스템의 크기에도 영향을 미친다. 음소와 같이 단위의 수가 적은 경우 적은 메모리로 시스템의 구성이 가능하지만 음운천이구간의 처리가 어려우며, 복합음소단위의 경우 많은 메모리를 요구하지만 음운천이특성을 잘 표현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 합성단위가 한국어 합성음질에 미치는 영향을 분석하기 위하여 반음절, CVC형, VCV형 복합음소를 대상으로 음성을 합성하였다. 실험에 사용된 합성시스템은 최근 제안된 코퍼스에 기반한 합성시스템이다. 실험 전에 파악된 각 단위들의 통계적인 특성과 합성음의 음질을 비교한 결과 CVC형 복합음소가 제안된 시스템에 가장 적합한 합성단위로 판정되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.11-14
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• 1991

음소단위로 구성된 음소군들 각각에 대해 구성된 신경 회로망을 하나로 통합하는 모듈구조로 신경망을 이용하여 일반적인 예약 시스템에서 사용할 수 있는 어휘인 시간명, 월명, 지역명등 총 34 단어에 대한 인식 실험내용을 기술한다. 구문회로망(context net)를 이용하는 경우에 약 91.2%의 인식율을, 단순히 음소단위를 기반으로하여 인식할 경우에 약 72%의 인식율을 얻으므로써, 음소 단위 인식시스템의 경우에 보다 높은 인식율을 얻기 위해서는 상위 level의 처리가 수반되어야 함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.224-229
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• 1999

In the field of speech recognition, the research area can be classified into the following two categories: one which is concerned with the development of phoneme-level recognition system, the other with the efficiency of word-level recognition system. The resonable phoneme-level recognition system should detect the phonemic boundaries appropriately and have the improved recognition abilities all the more. The traditional LPC methods detect the phoneme boundaries using Itakura-Saito method which measures the distance between LPC of the standard phoneme data and that of the target speech frame. The MFCC methods which treat spectral transitions as the phonemic boundaries show the lack of adaptability. In this paper, we present new speech recognition system which uses auto-correlation method in the phonemic boundary detection process and the multi-layered Feed-Forward neural network in the recognition process respectively. The proposed system outperforms the traditional methods in the sense of adaptability and another advantage of the proposed system is that feature-extraction part is independent of the recognition process. The results show that frame-unit phonemic recognition system should be possibly implemented.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.50-56
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• 1998

본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리 (Postprocessing)에 관한 연구이다. 이는 현재 음성 합성을 위한 음성/언어학적 연구, 운율 모델링, 합성단위 자동 생성 연구 등에 대량의 음소 단위 분절과 음소 레이블링된 데이터의 필요성에 따른 연구의 일환이다. 특히 수작업에 의한 분절 및 레이블링은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 자동 분절 기술이 더욱 중요시 되고 있다. 따라서, 본 논문은 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하여 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있고 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 조정된 데이터의 특징 벡터를 다층 신경회로망 (MLP:Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, ETRI(Electronics and Telecommunication Research Institute)에서 개발된 음성 언어 번역 시스템을 이용한 자동 분절 결과와 후처리기인 MLP를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보 다 약 25%의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류(｜Hand label position-Auto label position ｜)는 약 39%가 향상되었다. 이는 MLP를 이용한 후처리기로 자동 분절 오류의 범위를 줄 일 수 있고, 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축 및 합성 단위의 자동생성에 이용될 수 있음을 보이는 것이다.