• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
• /
• pp.35-38
• /
• 2000

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로서 시스템에 적합한 음향모델과 언어모델을 작성하고 항공편 예약 태스크를 대상으로 인식실험을 실시한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 먼저 HMM의 출력확률분포의 mixture와 파라미터의 차원에 대한 정확한 분석을 통한 음향모델을 작성하였다. 또한 반복학습법으로 특정 태스크를 대상으로 N-gram 언어모델을 적용하여 인식 시스템에 적합한 모델을 작성하였다. 인식실험에 있어서는 3인의 화자가 발성한 200문장에 대해 파라미터 차원 및 mixture의 변화에 따른 음향모델과 반복학습에 의해 작성한 언어모델에 대해 multi-pass 탐색 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 25차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $81.0\%$의 인식률을 얻었으며, 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $90.2\%$의 인식률을 보여 인식률 제고를 위해서는 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복학습으로 작성한 언어모델을 이용한 경우가 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.113-116
• /
• 1991

본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.366-369
• /
• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권5호
• /
• pp.483-489
• /
• 2020

본 논문에서는 저자원 환경의 음성인식에서 음향 모델의 성능을 높이기 위한 음향 모델 학습 방법을 제안한다. 저자원 환경이란, 음향 모델에서 100시간 미만의 학습 자료를 사용한 환경을 말한다. 저자원 환경의 음성인식에서는 음향 모델이 유사한 발음들을 잘 구분하지 못하는 문제가 발생한다. 예를 들면, 파열음 /d/와 /t/, 파열음 /g/와 /k/, 파찰음 /z/와 /ch/ 등의 발음은 저자원 환경에서 잘 구분하지 못한다. 자기 주의 메커니즘은 깊은 신경망 모델로부터 출력된 벡터에 대해 가중치를 부여하며, 이를 통해 저자원 환경에서 발생할 수 있는 유사한 발음 오류 문제를 해결한다. 음향 모델에서 좋은 성능을 보이는 Time Delay Neural Network(TDNN)과 Output gate Projected Gated Recurrent Unit(OPGRU)의 혼합 모델에 자기 주의 기반 학습 방법을 적용했을 때, 51.6 h 분량의 학습 자료를 사용한 한국어 음향 모델에 대하여 단어 오류율 기준 5.98 %의 성능을 보여 기존 기술 대비 0.74 %의 절대적 성능 개선을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.3-8
• /
• 1999

문맥독립형 음향모델을 채택하고 있는 기존의 가변어휘 음성인식기는 주변환경에 따른 음소의 변화를 모델링 할 수 없었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 변이음을 이용한 문맥의존형 음향모델을 사용해야 한다. 본 논문은 가변어휘 음성인식기의 음향모델을 효과적으로 개선하기 위하여 적용한 방법에 대해서 기술하고 있다. 즉, 음향모델의 개선은 엔트로피를 이용한 군집화 기법을 적용하여 변이음의 개수를 변경시키면서 최적의 변이음 모델을 추출하는 방법을 사용하였다. 개선된 모델에 대한 성능은 POW(Phonetically Optimized Words) 3848 DB 및 SNR이 크게 다른 2종류의 PC168 DB를 이용하여 훈련 및 인식 실험을 수행하면서 평가하였다. 결론적으로 변이음의 개수를 낮추면서도 인식 성능의 저하를 가져오지 않는 최적의 변이음 모델을 얻을 수 있었으며 PC168 DB를 이용한 인식실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.45-52
• /
• 1993

1986년 미국 음향학회 수중음향학술분과 특별회기중에 제안된 표준쐐기형 매질내의 음장을 계산하기 위하여 영상모델이 사용되었다. 음장의 계산 결과는 왕복결합모드무델과 음선모델에 의한 계산 결과들과 비교되었다. 영상모델은 그 특성에 의한 제한점을 갖고 있으나, 표준 쐐기형 매질의 음장 계산에 사용될 수 있고, 기존의 수치모델과는 달리 개인용 컴퓨터로써 쐐기형 매질의 음장 계산이 가능하기 때문에 음파 전파 현상분석 등의 연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권6호
• /
• pp.261-269
• /
• 2004

본 논문은 MPEG 오디오 부호화 과정 중 심리음향모델(PAM: Psychoacoustic Model)에 사용되는 FFT를 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. MPEG 오디오 부호화 과정 중 심리음향 모델 연산은 많은 연산량을 차지하며, 부호화의 실시간 및 저 전력 구현을 위해서는 이의 최적화가 요구된다. 최적화를 위하여 제안하는 알고리듬은 심리음향모델에서 사용하는 입력신호에 대한 1024-샘플 FFT 대신에 서브밴드과정에서 나온 각각의 32개의 밴드에 대하여 32-샘플 FFT를 함으로써 1024-샘플 FFT의 효과를 얻는데 있다. 이때 서브밴드과정을 거친 신호에 대한 FFT에는 에일리어징이 발생하며 이를 줄이기 위하여 버터플라이 구조의 에일리어징 제거블록을 제안한다. 제안한 알고리듬으로 심리음향모델을 구현할 경우 SMR이 약 1dB이내의 오차를 가지며, 기존 알고리듬에 비해 절반의 연산량으로 심리음향 모델을 위한 FFT 스펙트럼을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.229-231
• /
• 2003

일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.122-128
• /
• 1991

본 연구는 오디토리움에서 일어나는 음향특성을 설계단계에서 미리 예측함으로써 그 설계가 음향학적 요구에 적합한지를 효과적으로 검토할 수 있는 컴퓨터시뮬레이션모델을 개발하고자 한다. 개발된 모델에 의해 음향설계단계에서 이루어지는 방대하고 반복적인 계산작업을 효율적으로 처리할 수 있게 함으로써 음향평가에 소요되는 시간과 오차를 줄일 수 있게 되었으며, 실내음장에서의 초기 시간차, 음압분포, 잔향시간, 그리고 적정 암소음유지를 위한 구조체의 차음성능을 예측하고 다목적홀의 설계사례와 비교하여 컴퓨터를 이용한 음향설계기법의 실용성 및 타당성을 검토하였다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제38권6호
• /
• pp.443-449
• /
• 2014

가스터빈 희박 예혼합 연소기에서 발생하는 연소 불안정 현상을 예측하기 위하여 열음향 해석 기법이 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 이러한 모델들은 전체 연소기 시스템과 화염의 형상을 과도하게 단순화함으로써, 모델 정확도에 한계를 드러내왔다. 본 연구에서는 두 가지 측면에서 열음향 모델의 정확도를 개선하고자 하는 노력을 시도하였다. 우선 화염의 위치를 연소기 입구가 아닌 실제 계측 결과를 반영할 수 있도록 열음향 모델을 수정하였으며, 두 번째로는 열 발생 위치가 얇은 화염의 형태가 아닌, 실제 화염의 형상과 같이 열 분포 현상을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 수정 결과 기존의 열음향 모델 대비, 불안정 현상의 성장률을 예측하는데 있어서 오차가 줄어드는 것으로 나타났다.