• 한국통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1026-1035
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• 1997

본 연구는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN을 이용한 음소인식에 관한 연구이다. RBFN의 구조는 계층형 신경망의 구조와 유사하지만, hidden층에서 활성화함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN은 시그모이드 함수가 지수를 포함한 함수들의 한 분류로 대체된다는 것이며, 학습이 필요없으므로 전체계산 시간이 빠르게 수행된다. 5모음, 12자음을 대상으로 한 음소인식 실험에서 평가데이터, VQ와 LVQ에 의한 코드북 데이터를 사용한 경우에 음성의 통계적 특성을 잘 반영하고 있는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN의 인식결과가 MLP보다 우수하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.229-234
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• 1994

본 논문에서는 한국어 변이음을 인식하기 위한 시간지연 신경망의 확장 방법을 살펴보고 한국어 파열음의 벼이음을 인식하는 실험을 통해 각 확장 방법의 인식 성능을 비교한다. 먼저 변이음을 연속음성인식의 인식단위로 사용하기 위하여 한 음소이모든 변이음을 고려하면서 서로 유사한 변이음을 통합 분류하여 3개의 변이음 군으로 나눈다. 한국어 파열음에 대한 인식 실험결과, 음향 음성학적인 특성에 따라 나누어진 trbah 시간지연 신경망들을 모듈 별로 학습한 후, 계층적으로 통합하여 전체적인 시간지연 신경망을 구성하는 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 또한, 변이음 단위 인식이 음소 단위 인식에서 문제가 되는 조음 결합 현상을 해결할 수 있음을 확인하였고, 변이음 인식의 결과인 변이음 열이 제공하는 부가적인 정보를 음운파상에 이용하는 방법에 대해 고찰하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.55-58
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• 2000

본 논문에서는 화자 확인 시스템의 등록과 확인 과정의 채널 환경 불일치로 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 새로운 정규화 방법에 대해 설명한다. 제안된 방법은 첫째, 입력 음성으로부터 효과적으로 채널을 추정$\cdot$보상하고 둘째, 스코어 정규화 과정에서 사칭자 모델로서 사용되는 world모델과의 차이를 채널 추정 및 화자 모델 생성에 효과적으로 사용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 입력 음성의 켑스트럼과 HMM world 모델의 파라메터인 평균 켑스트럼과의 차이를 통해 음소열에 종속적인 채널 켑스트럼인 Phone-Dependent Difference Cepstrum을 추정한다. 한편 입력 음성의 음소열은 world모델의 스코어를 얻는 과정에서 함께 얻어질 수 있다. 채널 추정 실험 결과를 통해서 가장 일반적인 채널 정규화방법인 CMS에 의해 추정된 채널에 비해 실제 채널과 유사하며 화자 고유의 특성을 왜곡시키지 않는 채널 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.257-261
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• 1998

일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.99-107
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• 2022

본 연구는 학령기용 음소지각검사(Phoneme Perception Test for School-Aged Children, PPT-S)를 활용하여 보청기와 인공와우를 착용하고 있는 청각장애아동의 자음지각능력과 오류를 분석하고, 청각장애아동에 대한 검사 목록의 적합성을 확인하고자 하였다. 연구결과, 청각장애아동들은 초성에 비해 종성을 지각하는 데 어려움을 더 느끼는 것으로 나타났다. 목표어와 보기어의 조음방법과 조음위치가 유사한 PPT-S의 어려운형을 쉬운형보다 더 어렵게 느꼈다. 초성은 기식음에 대한 오답률이 더 높았고, 종성의 경우 'ㄷ'와 'ㅁ'에 대한 오답률이 상대적으로 더 높았다. 검사자의 성별에 따른 정답률에 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과는 청각장애아동 대상 음소지각검사의 표준화와 청능재활 전·의 중재효과를 평가하기 위한 기초자료로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.155-158
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• 2015

단어의 유사도 측정 알고리즘은 DB 인덱싱, 필터링, 소스코드 분석 소프트웨어, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 기존의 단어의 유사도만 비교하는 시스템에는 발음이 비슷한 유사단어나 오타가 있는 유사단어들은 측정을 못하는 단점이 있다. 언어의 유사도 측정에서는 알파벳만으로 볼게 아니라 언어 발음의 발화적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 글로벌 시장에서의 다국적 기업들의 제품이나 문화 수출 등의 도움이 되는 각 나라의 금기어와의 발화적 특성까지 고려한 단어 유사도를 측정 할 수 있는 시스템을 제안한다. 11개국의 4개 언어 총 21487개의 금기어 단어를 금기어 데이터로 사용하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 타 알고리즘과의 성능비교와 여러 나라의 다양한 언어의 사용자들로부터 사용자 평가를 수행하였고 제안하는 방법이 발음 유사도를 측정하지 않는 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.380-386
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• 2002

Rahim의 논문 (M.G. Rahim, et al., PROC. of ICASSP96, 1996)과 같은 기존의 후처리 방법은 음소 모델과 반모델 (anti-model)의 유사도를 이용하여 음소 단위 신뢰도를 계산하고, 이들의 평균을 단어 단위 신뢰도로 정의한다. 그런데 음소단위의 신뢰도가 동일한 확률밀도함수를 갖는 것이 아니기 때문에 특정단어의 경우 계산된 신뢰도는 대체로 낮은 값을 갖는다. 이를 극복하기 위한 방법으로서, 본 논문에서는 기존의 신뢰도를 통계적으로 정규화한 신뢰도를 제안한다. 즉 음소단위의 신뢰도가 가우시안 분포를 갖는다고 가정한 후 트라이 폰(sri-phone) 단위로 정규화하여 동일한 정규분포를 갖도록 한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위하여 문맥종속 핵심어 모델과 문맥독립 필러 모델을 이용한 일반적인 핵심어 검출기를 사용하였다. 실험결과 제안된 정규화 신뢰도 (NCM: Normalized Confidence Measure)가 불검출율 (WDR: Missed Detection Rate) 8%정도에서 오검출율 (PAR: false alarm rate)을 0.44에서 0.33 FA/KW/HR (false alarm/keyword/hour)로 저하시켰다. 이것은 오검출율에서 성능이 25% 향상된 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.353-358
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• 2015

어휘 인식 시스템은 학습 모델을 구성하여 인식하므로 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타난다. 이런 경우 인식 모델을 확장할 수 있도록 재구성하거나 인식 모델 구성 시 확장성을 반영하므로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 모델 구성 시 확장성을 반영할 수 있는 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 사용하여 바타차랴 알고리즘 음성 인식 학습 모델 구성 방법을 융합하여 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 이용하였고 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식하도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘 인식 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.5%의 인식률과 1.2초의 학습 시간을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1471-1479
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• 2008

본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.241-244
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• 1994

이 논문은 대어휘, 화자독립 음성인식 시스템인 KT-STOCK과 이 시스템에 대한 전화망을 통한 실험적 실용시험에 대해 기술하였다. KT-STOCK은 현재 주식시장에 상장된 712개 회사의 현재주가를 음성을 이용하여 검색할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 hidden markov model 기술에 기반을 둔 고립단어 인식 시스템이며 유사음소를 기본 인식단위로 사용한다. KT-STOCK은 1994년 6월 24일부터 실험적 실용시험 중에 있다. 중간 결과에 따르면 모의 실험 결과는 실제 환경에서의 시험과 차이가 있는 거승로 나타났다. 실제 환경에서 이 시스템의 인식률은 현재 61.9%이다.