• 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 Digital Convergence
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• v.11 no.10
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• pp.367-372
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• 2013

In Speech recognition system, there is a problem with phoneme in the model training and it cause a stored mode regeneration process which come into being appear time and more costs. In this paper, we propose the methode of likely phoneme model schema using decision tree clustering. Proposed system has a robust and correct sound model which system apply the decision tree clustering methode form generate model, therefore this system reduce the regeneration process and provide a retrieve the phoneme unit in probability model. Also, this proposed system provide a additional likely phoneme model and configured robust correct sound model. System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.3%, vocabulary independence recognition rate of 98.4%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.225-227
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• 2017

본 논문은 한국어 서브워드 기반 워드 임베딩 기술을 다룬다. 미등록어 문제를 가진 기존 워드 임베딩 기술을 대체할 수 있는 새로운 워드 임베딩 기술을 한국어에 적용하기 위해, 음소열 기반 서브워드 자질 검증을 진행한다. 기존 서브워드 자질은 문자 n-gram을 사용한다. 한국어의 경우 특정 단음절 발음은 단어에 따라 달라진다. 여기서 음소열 n-gram은 특정 서브워드 자질의 변별력을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 서브워드 임베딩 기술을 재구현하여, 영어 환경에서 기존 워드 임베딩 사례와 비교하여 성능 우위를 확보한다. 또한, 한국어 음소열 자질을 활용한 실험 결과에서 의미적으로 보다 유사한 어휘를 벡터 공간상에 근접시키는 결과를 보여 준다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.225-227
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• 2017

본 논문은 한국어 서브워드 기반 워드 임베딩 기술을 다룬다. 미등록어 문제를 가진 기존 워드 임베딩 기술을 대체할 수 있는 새로운 워드 임베딩 기술을 한국어에 적용하기 위해, 음소열 기반 서브워드 자질 검증을 진행한다. 기존 서브워드 자질은 문자 n-gram을 사용한다. 한국어의 경우 특정 단음절 발음은 단어에 따라 달라진다. 여기서 음소열 n-gram은 특정 서브워드 자질의 변별력을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 서브워드 임베딩 기술을 재구현하여, 영어 환경에서 기존 워드 임베딩 사례와 비교하여 성능 우위를 확보한다. 또한, 한국어 음소열 자질을 활용한 실험 결과에서 의미적으로 보다 유사한 어휘를 벡터 공간상에 근접시키는 결과를 보여 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.156-157
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• 2019

본 논문에서는 스파이크그램 기반의 주파수 및 시간 특성을 이용한 음속 인식 방법을 제안한다. 기존의 MFCC 특성은 프레임 단위의 평균 특성이기 때문에 시간 해상도가 낮고, 짧은 음소의 특성을 반영하기에는 어렴움이 있다. 반면, 스파이크그램은 청각 모델을 기반으로 샘플 단위로 계산하기 때문에높은 시간 해상도를 가진다. 고 해상도의 스파이크그램을 분석하면 음소 인식에 특화된 특성 벡터를 추출할 수 있다. 추출된 특성으로 심층 신경망을 학습시켜 음소 인식기를 구현하였고, TMIT 테이터 세트로 성능을 평가하였다. 성능 평가를 통하여 스파이크그램 기반의 새로운 시간-주파수 특성을 사용하여 MFCC 특성과 유사한 성능의 음소인식이 가능한 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.6 no.2
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• pp.38-47
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• 1987

As Korean language can be phonemically classified according to the characteristic and structure of its pronunciation, Korean syllables can be divided into the phonemes such as consonant and vowel. The divided phonemes are analyzed by using the method of partial autocorrelation, and the order of partial autocorelation coefficient is 15. In analysis, it is shown that each characteristic of the same consonants, vowels, and end consonant in syllables in similar. The experiments is carried out by dividing 675 syllables into consonants, vowels, and end consonants. The recognition rate of consonants, vowels, end-consonants, and syllables are $85.0(\%)$, $90.7(\%)$, $85.5(\%)$and $72.1(\%)$ respectively. In conclusion, it is shown that Korean syllables, divided by the phonemes, are analyzed and recognized with minimum data and short processing time. Furthermore, it is shown that Korean syllables, words and sentences are recognized in the same way.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1586-1593
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• 2010

Vocabulary recognition error correction method has probabilistic pattern matting and dynamic pattern matting. In it's a sentences to based on key-word by semantic analysis. Therefore it has problem with key-word not semantic analysis for morphological changes shape. Recognition rate improve of vocabulary unrecognized reduced this paper is propose. In syllable restoration algorithm find out semantic of a phoneme recognized by a phoneme semantic analysis process. Using to sentences restoration that morphological analysis and morphological analysis. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.0% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.665-672
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• 2003

This paper describes a speech synthesis technique by concatenating unit phoneme. At that time, a major problem is that discontinuity is happened from connection part between unit phonemes, especially from connection part between unit phonemes recorded by different persons. To solve the problem, this paper uses clustered diphone, and proposes a spectral smoothing technique, not only using formant trajectory and distribution characteristic of spectrum but also reflecting human's acoustic characteristic. That is, the proposed technique performs unit phoneme clustering using distribution characteristic of spectrum at connection part between unit phonemes and decides a quantity and a scope for the smoothing by considering human's acoustic characteristic at the connection part of unit phonemes, and then performs the spectral smoothing using weights calculated along a time axes at the border of two diphones. The proposed technique removes the discontinuity and minimizes the distortion which can be occurred by spectrum smoothing. For the purpose of the performance evaluation, we test on five hundred diphones which are extracted from twenty sentences recorded by five persons, and show the experimental results.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.833-836
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.1
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• pp.85-93
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• 2011

Previous existing vocabulary recognition programs calculate general vector values from a database, so they can not process phonemes that form during a search. And because they can not create a model for phoneme data, the accuracy of the Gaussian model can not secure. Therefore, in this paper, we recommend use of the Bhattacharyya distance measurement method based on the features of the phoneme-thus allowing us to improve the recognition rate by picking up accurate phonemes and minimizing recognition of similar and erroneous phonemes. We test the Gaussian model optimization through share continuous probability distribution, and we confirm the heighten recognition rate. The Bhattacharyya distance measurement method suggest in this paper reflect an average 1.9% improvement in performance compare to previous methods, and it has average 2.9% improvement based on reliability in recognition rate.