• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 연속 숫자음의 인식을 위하여 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고, 음절 단위로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 숫자음의 알 뒤 연음현상을 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 숫자음과 이를 음절 단위로 세그먼트한 숫자음을 DB로 사용하여 적응화를 수행하였다. 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.5
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• pp.69-72
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• 1998

본 논문에서는 문장독립형 화자인식 시스템에 MQ(Matrix Quantization) 방법 사용 을 제안한다. 또한 인식율을 높이기 위해 MQ를 수정한 방법인 SMQ(Separated Matrix Quantization)을 제안한다. 기존의 VQ-distortion 방법은 대체로 좋은 성능을 가지나 화자의 동적 특성을 이용하지 못한다는 단점이 있다. MQ와 SMQ는 화자의 동적 특성을 이용할 수 있으므로 시간 변화에 대한 화자의 특징 변화까지 모델링 할 수 있는 장점이 있다. MQ는 여러 프레임을 묶어 Matrix Codebook을 가지며 SMQ는 MQ의 기본 codebook을 다시 켑스 트럼의 차수에 따라 나누어 codebook을 만든다. 즉, 켑스트럼 차수를 저, 중, 고차로 나누어 각 부분별로 Matrix codebook을 만들도록 한다. 인식실험은 문장독립 음성 데이터에 대해 실행했으며 MQ모델의 경우 Matrix의 크기를 짧은 음소크기부터 음절단위까지 변화시켜 실 험하였다. 아울러 SMQ 모델에서의 실험은 차수별 유용도를 보기 위하여 부분 차수를 이용 하여 실험하였다. 실험결과 MQ와 SMQ방법이 VQ에 비해 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.365-368
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.1107-1110
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• 1987

한국어 음소 인식 시스템의 구현을 위한 한 단체로써 한국어 모음의 분류를 위한 시스템을 설계하였다. 특징 파라미터로는 에너지, 영교차율 그리고 제 1, 제 2, 제 3 포르만트를 사용하였다. [아, 어, 오, 우, 으, 이, 에, 애]의 8개의 단모음에 해당하는 총 132개의 음성 데이터에 대하여 실험하였다. 각각의 모음에 대한 포르만트의 평균치를 구한 뒤 이들의 값을 표준 패턴으로 갖는 인식 시스템을 구현한다. 구현된 인식 시스템에 의하여 새로운 음성의 모음부가 어떤 모음인지를 인식하며 결정할 때의 거리 측정 방식으로는 선형분류 함수를 사용하였다. 132개의 모음에 대하여 62.9%의 인식율을 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.74-77
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• 1998

우리는 C++를 이용하여 음성인식기를 구현하여 기존의 C를 이용한 경우에 비하여 30% 수준의 소스로 표현하였고 인식기의 공동개발, 확장 및 개선, 기술 전수 등이 용이하게 되었으며 이를 음성인식 엔진 및 음성인식 연구를 위한 툴로 사용할 수 있게 되었다. 이 인식기의 특징으로는 연속 음성 및 대화체 음성을 인식할 수 있으며 trigram 언어 모델을 사용하였고 문맥 종속 음소 모델링에서는 기존의 triphone 보다 넓은 문맥을 고려한 n-phone context modeling을 사용하였으며 모델의 선정에는 음성학적 지식을 기반으로 한 질문을 사용한 decision tree를 사용하여 훈련에 나타나지 않은 단어나 문맥인 경우라도 가장 가까운 모델을 선정할 수 있게 하였다. 또, tree lexicon을 사용하여 속도를 개선하였으며 state 단위의 모델 공유를 통해 제한된 데이터를 이용하여 더 많은 모델을 훈련할 수 있어 성능을 개선하였다. 상용화를 염두에 두고 pc에서 구현하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.31-34
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM을 이용한 연속어 숫자음 인식에 관한 내용이다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 또한 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고 음절 다누이로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 적응화 학습에 있어서 숫자음의 앞 뒤 모든 경우를 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 전화번호 숫자음 DB로 사용하였고 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다. 그 결과 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 또한 후처리를 두어 연음 현상으로 인한 오인식의 경우에 대해서도 약 2%의 인식률의 증가를 보여주었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.4-8
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• 1998

본 논문에서는 다양한 전화선 채널을 통하여 수집된 음성 데이터에 포함된 잡음 및 채널 왜곡을 제거하여 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 전 화선을 통과한 음성에 포함된 채널 잡음 및 왜곡을 제거하는 방법으로는 음성신호를 보상하 는 방법으로 CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)과 SM(Stochastic Matching)의 성능을 비교 평가하였다. 잡음제거 방식의 성능을 평가를 위하 여 음소 단위의 반연속 HMM을 이용한 화자독립 단독음 인식을 수행하였다. 인식 실험 결 과, 멜 켑스트럼을 사용한 경우에 CMS가 가장 우수한 성능을 내었고 다음으로 SM과 SBR 순으로 나타났다. 또한 특징벡터를 주변 잡음에 강인하게 하는 가중함수(RPS, BPL)를 사용 한 켑스트럼 계수와 잡음제거 방식을 함께 사용한 경우에 인식 성능이 더욱 향상되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.171-174
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• 2000

본 논문에서는 홈 오토메이션 시스템을 음성인식을 도입하여 설계하였다. 많은 계산량과 방대한 양의 데이터의 처리를 요구하는 음성인식을 DSP(Digital Signal Processor)를 통하여 구현해 보고자 본 연구를 수행하였다. 이를 위해 실시간 끝점검출기를 이용하여 추가의 입력장치가 필요하지 않도록 시스템을 구성하였다. 특징벡터로는 LPC로부터 유도한 10차의 cepstrum과 log 스케일 에너지를 이용하였고, 음소수에 따라 상태의 수를 다르게 구성한 DHMM(Discrete Hidden Marcov Model)을 인식기로 사용하였다. 인식단어는 가정 자동화를 위하여 많이 쓰일 수 있는 10개의 단어를 선택하여 화자 독립으로 인식을 수행하였다. 또한 단어가 인식이 되면 인식된 단어에 대해서 현재의 상태를 음성으로 알려주고 이에 대해 자동으로 실행하도록 시스템을 구성하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.40-45
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• 2003

This is the study on recognition units and segmentation of phonemes. In the case of making large vocabulary speech recognition system, it is better to use the segment than the syllable or the word as the recognition unit. In this paper, we study on the proper recognition units and segmentation of phonemes for Korean speech recognition. For experiments, we use the speech toolkit of OGI in U.S.A. The result shows that the recognition rate of the case in which the diphthong is established as a single unit is superior to that of the case in which the diphthong is established as two units, i.e. a glide plus a vowel. And recognizer using manually-aligned training data is a little superior to that using automatically-aligned training data. Also, the recognition rate of the case in which the bipbone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-Phoneme is used.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.92-95
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• 1999

본 논문에서는 음성에 의해 구동되는 이동천화를 구현하기 위한 기초 실험으로서, 이동전화상에서 많이 사용되는 단어 데이터를 직접 채록하여 단어 인식 실험을 수행하여 인식기의 성능을 평가하였다. 인식 실험에 사용된 단어 데이터베이스는 서울 화자 360명(남성화자 180명, 여성화자 180명), 41상도 화자 240명(남성화자 120명, 여성화자 120명)으로 구성된 600명의 발성을 이용하여 구성하였다. 발성 단어는 이동전화에 주로 사용되는 중요 기능과 제어 단어, 그리고 숫자음을 포함한 55개 단어로 구성되었으며, 각 화자가 3회씩 발성하였다. 데이터의 채집환경은 잡음이 다소 있는 사무실환경이며, 샘플링율은 8kHz였다. 인식의 기본단위는 48개의 유사음소단위(Phoneme Like Unit : PLU)를 사용하였으며, 정적 특징으로 멜켑스트럼과 동적 특징으로 회귀계수를 특징 파라미터로 사용하였다. 인식실험에서는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)알고리즘을 사용하였다. 인식실험을 위한 모델은 각 지역에 따라 학습을 수행한 모델과, 지역에 상관없이 학습한 모델을 만들었으며, 기존의 16Htz의 초기 모델에 8kHz로 채집된 데이터를 적응화시키는 방법을 이용하여 학습을 수행하였다. 인식실험에 있어서는 각 지역별 모델과 지역에 관계없이 학습한 모델에 대하여, 각 지역별로, 그리고 지역에 관계없이 평가용 데이터로 인식실험을 수행하였다 인식실험 결과, $90\%$이상의 비교적 높은 인식률을 얻어 인식시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.