• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.320-327
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 목표로 개발한 의사형태소 단위의 인식기를 기술하였다. 먼저 의상형태소를 정의하고, 의사형태소 태거를 간단히 기술하며, 의사형태소의 병합에 의한 인식단위 결정방법, 의사형태소 단위 인식기에서 특히 고려되어야 할 음향모델링, 품사 정보를 이용한 언어모델 및 어절규칙의 적용 방안, 의사형태소 단위 인식을 위한 새로운 탐색기 구조를 기술한다. 약 5,500 어절의 인식어휘를 갖는 여행계획 영역의 대화체 연속음성 데이터베이스를 이용하여 초벌 인식실험을 한 결과, 의사형태소 단위의 인식기의 단어인식률은 66.4%, 어절인식률은 60.0%를 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.6
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• pp.47-52
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• 2000

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 mit. In this paper, we study on the proper recognition units 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 also, the recognition rate of the case in which the biphone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-phoneme is used.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.659-663
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• 2023

이 논문은 한국어 음성인식 성능을 개선하고자 기존 음성인식 과정을 자모단위 음성인식 모델과 신경망 기반 자모 병합 모델 총 두 단계로 구성하였다. 한국어는 조합어 특성상 음성 인식에 필요한 음절 단위가 약 2900자에 이른다. 이는 학습 데이터셋에 자주 등장하지 않는 음절에 대해서 음성인식 성능을 저하시키고, 학습 비용을 높이는 단점이 있다. 이를 개선하고자 음절 단위의 인식이 아닌 51가지 자모 단위(ㄱ-ㅎ, ㅏ-ㅞ)의 음성인식을 수행한 후 자모 단위 인식 결과를 음절단위의 한글로 병합하는 과정을 수행할 수 있다[1]. 자모단위 인식결과는 초성, 중성, 종성을 고려하면 규칙 기반의 병합이 가능하다. 하지만 음성인식 결과에 잘못인식된 자모가 포함되어 있다면 최종 병합 결과에 오류를 생성하고 만다. 이를 해결하고자 신경망 기반의 자모 병합 모델을 제시한다. 자모 병합 모델은 분리되어 있는 자모단위의 입력을 완성된 한글 문장으로 변환하는 작업을 수행하고, 이 과정에서 음성인식 결과로 잘못인식된 자모에 대해서도 올바른 한글 문장으로 변환하는 오류 수정이 가능하다. 본 연구는 한국어 음성인식 말뭉치 KsponSpeech를 활용하여 실험을 진행하였고, 음성인식 모델로 Wav2Vec2.0 모델을 활용하였다. 기존 규칙 기반의 자모 병합 방법에 비해 제시하는 자모 병합 모델이 상대적 음절단위오류율(Character Error Rate, CER) 17.2% 와 단어단위오류율(Word Error Rate, WER) 13.1% 향상을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.6
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• pp.867-874
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• 2001

In this paper, considering the pronunciation characteristic of Korean, recognition units which can shorten the recognition time and reflect the coarticulation effect simultaneously are suggested. These units are composed of monophone and hipbone ones. Monophone units are applied to the vowels which represent stable characteristic. Biphones are used to the consonant which vary according to adjacent vowel. In the experiment of word recognition of PBW445 database, the compound units result in comparable recognition accuracy with 57％ speed up compared with triphone units and better recognition accuracy with similar speed. In addition, we can reduce the memory size because of fewer units.

• 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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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.5
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• pp.73-78
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• 1998

본 논문에서는 조음 효과에 대처할 수 있는 새로운 음성인식 단위로 반음절, 반음절 +반음절 단위 HMM을 제안하여 연속 숫자 음성인식을 하였다. 반음절 단위는 무음과 안정 구간으로, 반음절+반음절 단위는 안정, 천이, 안정구간으로 구성되어 있고, 음성인식 단위 분 할시 비교적 스펙트럼의 변화가 안정한 모음구간에서 분할하므로 분할 위치가 약간 변하여 도 인식성능에는 큰 영향을 주지 않게 된다. 또한, 제안된 반음절, 반음절+반음절 인식단위 는 그 패턴 안에 다음 숫자열의 정보를 포함하고 있기 때문에 모든 HMM 패턴들과 비교하 는 것이 아니라, 다음 숫자열의 정보를 포함한 HMM 패턴들과 비교한다. 인식실험결과 제 안된 방법이 효율적임을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.3
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• pp.64-72
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• 1997

In this paper, study and experiments are performed for finding recognition unit fit which can be used in large vocabulary recognition system. Specifically, a phoneme that is currently used as recognition unit and a syllable in which Korean is well characterized are selected. From comparisons of recognition experiments, the study is performed whether a syllable can be considered as recognition unit of Korean recognition system. For report of an objective result of the comparison experiment, we collected speech data of a male speaker and processed them by hand-segmentation for phoneme boundary and labeling to construct speech database. And for training and recognition based on HMM, we used HTK (HMM Tool Kit) 2.0 of commercial tool from Entropic Co. to experiment in same condition. We applied two HMM model topologies, 3 emitting state of 5 state and 6 emitting state of 8 state, in Continuous HMM on training of each recognition unit. We also used 3 sets of PBW (Phonetically Balanced Words) and 1 set of POW(Phonetically Optimized Words) for training and another 1 set of PBW for recognition, that is "Speaker Dependent Medium Vocabulary Size Recognition." Experiments result reports that recognition rate is 95.65% in phoneme unit, 94.41% in syllable unit and decoding time of recognition in syllable unit is faster by 25% than in phoneme.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.309-314
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• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.487-490
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• 2003

기계번역 시스템에서 복합단위 처리는 원문의 분석 부담을 줄이고 조합적으로 대역문의 의미를 생성하지 못하는 원문의 처리를 위해 필수적이다. 본 논문에서는 정규표현(Regular Expression)을 이용하여 영어의 연속(Non-Interrupted) 및 불연속(Interrupted) 복합 단위를 인식하는 복합단위 인식기를 제안한다. 제안된 방법은, 기존에 trie 와 같은 index 의 갱신 과정이 불필요하므로, 다수의 작업자에 의해 복합단위 사전을 동시에 구축하는 경우에, 한 작업자의 결과가 실시간으로 다른 작업자의 작업에 반영되는 장점이 있으며, 복합단위 인식에 있어 정규 표현을 이용함으로써 복합단위 인식기의 성능을 선언적으로 향상시킬 수 있다. 번역 실행시의 고속 탐색을 위해서는 전체 복합단위로부터 FSA(finite State Automata) 를 자동으로 구축하여 빠른 속도로 인식 가능하도록 하였다.