• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.125-127
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• 1993

오디오 혹은 비디오화의, 방송 고품질전화 등의 음성신호의 전송을 위해 마련된 CCITT Recommendation G.722에 의거 Codec을 구성하고 이를 통과한 연속음성을 CMU의 불특정 화자 연속음성인식 시스템인 SPHINX에 입력하여 인식률을 조사 한 후 CODING전의 인식결과와 비교하였다. 이때 CODEC은 크게 네 부분(Trans Quarature Mirror Filter, Encoder, Decoder, Receive QMF)으로 구성하고 입력음성 데이터는 150화자에 의한 1018문장을 훈련용으로, 140문장을 테스트용으로 하였을 때의 단어 인식률을 인식률로 하였다. 또 이때 특징벡터로는 12차 Melcepstrum 계수를 사용하였다. 인식결과 코딩전(close talk Mic를 이용하여 직접입력)의 단어 인식률이 86.7%인데 비해 코딩후의 인식률은 85.6%로 나타나 약 1%의 인식률 저하를 가져와 코딩으로 인한 Error에 비해 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 인식률 저하의 원인으로서는 코딩시의 BER(Bit Error Rate)에 의한 것으로 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제10권5호
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• pp.27-35
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• 1991

음소를 인식의 기본 단위로 하는 소규모 음성 인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 마 찰음(/ㅅ, ㅆ, ㅎ/) 과 파찰음(/ㅈ, ㅉ, ㅊ/) 에 대하여 지속시간, 평균패턴, 분산비를 이용하여 각 음소 의 특징을 분석하고 각 음소군 내에서의 식별에 유효한 parameter들을 추출하여 인식 실험을 실시하 였다. 지속시간의 분포, 평균패턴의 분포, 분산비의 분포를 이용하여 분석한 결과 6차원 정도의 cepstrum 계수만으로 마찰음 및 파찰음의 식별이 가능하고, 시간 방향의 정보는 음성의 시단으로부터 14 frame 정도의 특징을 인식 파라미터로 할 경우가 최적임을 알 수 있었다. 이를 이용한 인식실험 결과에서는 조음방법별로 분류된 음소군내의 각 음소에 대한 인식실험의 인식률 보다는 발음방법별 인식실험시의 인식률이 높게 나타나 동일 음소군 내에서의 각 음소에 대한 식별이 더 어려움을 알 수 있었고, 특징 파라미터의 길이를 음성의 시단으로부터 14 frame 정도로 했을 때 조음방법별 인식률은 평균 81.1%, 발음방법별 인식률은 평균 97.9%로 최고의 인식률을 나타내었다. 특징 파라미터의 길이 를 14 frame 이상으로 증가시켜도 인식률은 큰 변화가 없어 분석 결과를 잘 설명하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.179-182
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• 2002

본 논문에서는 음성 압축기를 사용하는 디지털 이동통신 환경에서 한글 음성 인식기의 성능을 분석하기 위하여 다양한 표준 음성 압축기를 이용하여 음성 압축기의 구조, 전송률, 전송 채널의 에러율에 대한 성능을 측정하여 비교하였다. 동일한 구조의 음성 압축기에 대하여 전송률의 증가에 따라 음성 인식률이 증가하지만, 음성 압축기의 구조에 따라 동일 전송률에서도 많은 성능 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 특히 IS-127 EVRC의 인식 성능이 매우 떨어지는 것을 알 수 있고, EVRC의 잡음 제거기와 가변 전송률에 의하여 음성 인식 성능이 저하되는 것을 확인하였다. 이를 통하여 청취 음질과 음성 인식 성능 사이의 상관 관계가 높지 않는 것을 알 수 있다. 모든 음성 압축기에 대하여 채널 에러율과 음성 인식기의 성능은 매우 밀접한 관계가 있음을 확인하였고, 평균적으로 채널 에러율 $1.0\%$에서 인식률이 $0.6\%$ 감소하고, 에러 $5.0\%$에서 인식률이 $1.8\%$ 감소한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.273-278
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• 2014

HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.88-91
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• 2000

개인용 컴퓨터가 멀티미디어 환경으로 변함에 따라서 인식률 향상과 처리시간 단축을 요구하고 있다. 본 논문은 기준패턴의 수가 증가함에 따라 발생하는 처리시간 증가 문제의 해결과 인식률 향상에 관한 것이다. 기준패턴의 수를 줄이기 위한 방법으로 각 모음별 포만트 정보를 구한 뒤 시험패턴과 비교할 후보자를 미리 정하여 인식률을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 위와 같은 방법으로 모의 실험한 결과 전체 시스템 인식률이 기존의 방법에 비하여 0.5% 정도 향상되었고, 처리시간은 10%정도 감소하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.412-416
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• 2007

본 논문에서는 OCR(Optical Character Recognition)의 정확도를 위해 인쇄체 한글 문서 영상에 대한 자동 평가방법을 제안한다. 자동 평가방법은 문서가 스캔된 상태에 따라 낮은 해상도, 영상 자체의 기울어짐, 많은 잡음 등을 판단하여 인식하지 않고도 인식률을 추측할 수 있다. 평가방법은 영상 자체의 밝기, 기울기, 영역의 특징, 문자의 상태 등을 특징 항목으로 만들어 점수를 산출한다. 각 항목의 점수는 가장 높은 인식률을 가지는 영상의 특징 값을 기준으로 삼는다. 각각의 특징에 대해 점수가 산출되면 인식률에 높은 비중을 차지하는 특징에 높은 가중치를 적용하여 최종 점수를 산출한다. 영상 평가방법을 통해 높은 점수를 얻은 영상은 상용 인식기를 통해 인식한 결과 높은 인식률을 나타냈고, 평가방법에서 낮은 점수를 받은 영상은 상대적으로 낮은 인식률을 나타냈다. 본 논문에서 제안하는 문서영상을 위한 자동 평가방법은 인식기를 사용하지 않고 영상의 품질을 측정하기 때문에 빠른 시간에 인식률을 추측할 수 있고, 낮은 인식률을 보일 수 있는 영상에 대해서는 항목별 점수를 피드백으로 사용할 수 있어 인식하기전 문서 영상의 전처리에 과정에 도움을 줄 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.793-796
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• 2001

음성인식 시스템은 인간의 의사소통 수단인 음성을 기계가 인지할 수 있게 하는 것이다. 이러한 음성 인식 알고리즘 개발은 현재 활발히 진행되고 있다. 올바른 음성인식 시스템의 구현을 위해서는 높은 인식률 구현과 적은 처리시간이 요구된다. 또한 인식률 향상을 위해서는 그 구현 알고리즘이 복잡해지고 이에 따라 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 성문 특성에 따른 Glottal Spectrum에 적응적인 필터계수를 적용하여 인식률 향상을 도모하였다. 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과 전체 인식률이 2% 향상되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.155-165
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• 1998

음성자동인식을 위한 통계적 방법으로 은닉마코프모형이 널리 사용되고 있다. 이산형 은닉마코프모형보다 인식률이 우수한 연속형 은닉마코프모형을 고려하였으며, 인식을 위한 비터비(Viterbi) 알고리즘을 병렬화시켜 인식속도를 빠르게 하는 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법으로 실험을 통하여 인식률과 인식속도 개선률(speed-up)을 살펴보았다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.295-300
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• 2015

사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.285-290
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• 2009

논문에서는 연속HMM(Continuos Hidden Markov Model)을 이용하여 실시간으로 발매기 명령어(314개 역명)를 인식 할 수 있도록 음성인식 시스템을 구현하였다. 특징 벡터로 39 MFCC를 사용하였으며, 인식률 향상을 위하여 895개의 tied-state 트라이폰 음소 모델을 구성하였다. 시스템 성능 평가 결과 다중 화자 종속 인식률은 99.24%, 다중화자 독립 인식률은 98.02%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 다중 화자 독립 실험의 경우 93.91%의 인식률을 나타내었다.