• 한국음향학회지
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• 제10권5호
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• pp.27-35
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• 1991

음소를 인식의 기본 단위로 하는 소규모 음성 인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 마 찰음(/ㅅ, ㅆ, ㅎ/) 과 파찰음(/ㅈ, ㅉ, ㅊ/) 에 대하여 지속시간, 평균패턴, 분산비를 이용하여 각 음소 의 특징을 분석하고 각 음소군 내에서의 식별에 유효한 parameter들을 추출하여 인식 실험을 실시하 였다. 지속시간의 분포, 평균패턴의 분포, 분산비의 분포를 이용하여 분석한 결과 6차원 정도의 cepstrum 계수만으로 마찰음 및 파찰음의 식별이 가능하고, 시간 방향의 정보는 음성의 시단으로부터 14 frame 정도의 특징을 인식 파라미터로 할 경우가 최적임을 알 수 있었다. 이를 이용한 인식실험 결과에서는 조음방법별로 분류된 음소군내의 각 음소에 대한 인식실험의 인식률 보다는 발음방법별 인식실험시의 인식률이 높게 나타나 동일 음소군 내에서의 각 음소에 대한 식별이 더 어려움을 알 수 있었고, 특징 파라미터의 길이를 음성의 시단으로부터 14 frame 정도로 했을 때 조음방법별 인식률은 평균 81.1%, 발음방법별 인식률은 평균 97.9%로 최고의 인식률을 나타내었다. 특징 파라미터의 길이 를 14 frame 이상으로 증가시켜도 인식률은 큰 변화가 없어 분석 결과를 잘 설명하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.170-178
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• 2012

본 논문에서는 코레일에서 운영중인 640개 기차역명의 음소기반의 음성인식을 위하여 트라이폰 단위의 음소 결정트리 구축 시 노드 분할 과정에서 사용되는 임계치의 결정에 있어 통계적 기법인 상관관계 분석과 회귀분석을 활용하여 군집화율을 추정하고 이를 이용한 평균 군집화율에 따른 임계치의 값에 의해 자동으로 결정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 유효성 검증을 위한 실험에서 기존의 일괄 적용된 Baseline 보다 1.4~2.3 %의 인식률 향상을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권1호
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• pp.23-27
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• 2003

최근 연속 음성 인식에서의 성능 향상을 위해 음절을 인식 단위로 사용하고자 하는 노력들이 보고되고 있다. 그러나 음절의 경우 음소에 비해 학습성이 음소에 비해 좋지 않고, 모델의 수가 음소에 비해 매우 많으므로 음절 경계에서의 문맥 종속 모델링이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 한국어에서의 음절의 학습성을 향상시키기 위한 방법과 음절경계에서의 음소 문맥 종속 음절 모델링을 제안한다. 제안된 방법을 단어 인식 실험에 적용한 결과, 기존의 음절 모델과 비교하여 평균 46.23%의 에러 감소율을 보였다 우측 음소 종속 음절 모델 (right phone dependent syllable model)의 경우 트라이폰(triphone) 모델에 비해 16.7%의 에러 감소율을 볼 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-57
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• 1997

본 논문에서는 대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 확률 발음 사전은 HMM과 같이 단위음소 상태의 Markov chain으로 이루어져 있으며, 각 음소 상태들은 음소들에 대한 확률 분포 함수로 표현된다. 확률 발음 사전의 생성은 음성자료와 음소 모델을 이용하여 음소 단위의 분할과 인식을 통해서 자동으로 생성되게 된다. 제안된 확률 발음 사전은 단어내 변이와 단어간 변이를 모두 효과적으로 표현할 수 있었으며, 인식 모델과 인식기의 특성을 반영함으로써 전체 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있었다. 3000 단어 연속음성인식 실험 결과 확률 발음 사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 23.6%, 문장 오류율은 10% 정도를 감소시킬 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권5호
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• pp.24-31
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• 1994

본 논문에서는 단어 조음결합의 음성학적 모델을 이용한 한국어 연속음성 인식에 관해 연구한다. 조음결합 현상에 의한 성능 감소를 줄이기 위해 단어내에서의 전이뿐만 아니라 단어간의 전이를 모델링하는 context-dependent (CD)단위를 사용한다. 모든 경우에서 각 단어의 첫 음소는 앞에 올 수 있는 모든 단어의 마지막 음소에 의해 지정되며, 각 단어의 마지막 음소도 유사한 방법으로 지정된다. Hidden Markov model (HMM) 파라미터들의 강인성을 개선하기 위해 공분산 행렬을 평활화한다. 또한 음성 단위들 사이의 분별력을 높이기 위해 position-dependent 단위를 사용한다. 실험 결과들은 개선된 조음결합 모델을 사용함으로서 intra-word 단위만을 사용하는 기본 인식 시스템에 비해 성능을 상당히 개선할 수 있음을 보여 주었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.83-87
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• 1995

Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.357-359
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• 2000

음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식, 합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요하다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분되어 진다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계추출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과 매개변수 (스펙트럼) 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 추출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 Branch 알고리즘을 설계하였다. Branch 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정법을 사용하였고, 유성음과 무성음의 구분은 포만트 주파수를 이용하였다. 실험 결과 3~4음절 고립단어를 대상으로 약 78%의 정확도를 얻을수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.105-109
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• 1998

법칙 합성 시스템은 합성 단위, 합성기, 합성방식 등 여러 가지 다양한 시스템이 있으나 순수한 법칙 합성 시스템이 아니고 기본 합성 단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결 합성 시스템은 연결 단위사이 그리고 문장 단위에서의 매끄러운 합성 계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연감에 영향을 끼치는 주요 원인중의 하나가 운율 법칙의 부정확한 구현이므로 자연음으로부터 추출한 운율에 관한 법칙을 알고리듬화하는 대신 신경망으로 하여금 이 운율 법칙을 학습하도록 하여 좀더 자연음의 운율에 근접한 운율을 발생시키고자 하였다. 신경망으로 운율을 발생시키기 위해 먼저 운율에 영향을 주는 요소들을 정해 신경망 입력 패턴을 선정해야 한다. 먼저 분절요인에 의한 영햐응ㄹ 고려해주기 위해 전후 3음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.50-59
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• 1997

본 논문에서는 한국어 음성 데이터베이스 구축을 위하여 자동으로 음소경계를 추출하는 자동 음성분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 기존의 음성분할 및 레이블링 기술을 근간으로 본 시스템을 구현하였으며, 또한 사용자가 자동분할된 음소경계를 확인하여 그 경계를 쉽게 수정할 수 있도록 한글 모티프 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 개발된 시스템은 16kHz로 샘플링된 음성을 대상으로 하고 있으며, 레이블링 단위는 45개의 유사음소와 하나의 묵음으로 구성하였다. 그리고 언어학적 정보의 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴매칭 방법으로는 hidden Markov model(HMM)을 이용하였다. 개발된 시스템의 각 음소 모델은 수작업에 의해서 음소단위로 분할한 음성학적으로 균형잡힌 445 단어 데이터베이스를 이용해서 훈련되었다. 그리고 본 시스템의 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않는 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성분할 실험을 수행하였다. 실험결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계위치와의 오차가 20ms 이내인 것이 74.7%였으며, 40ms이내에는 92.8%가 포함되었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.35-39
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• 2020

DNN은 기존의 음성 인식 시스템에 비해 에러가 적으나 병렬 훈련이 어렵고, 계산의 양이 많으며, 많은 양의 데이터 확보를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 GMM에서 모델 파라메터를 가지고 음소별 GMM 파라메터를 추정하여 음소 단위를 생성한다. 그리고 이를 효율적으로 적용하기 위해 특정 어휘에 대한 클러스터링을 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 3가지 종류의 단어 음성 데이터베이스를 이용하여 DB를 가지고 어휘 모델을 구축하였고, 잡음 처리는 워너필터를 사용한 특징을 추출하여 음성 인식실험에 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 결과 음성 인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다. 본 연구에서 개선된 오버피팅의 문제점을 향상시킬 수 있는 추가적인 연구를 필요로 한다.