• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.171-174
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• 1995

기존의 음성인식에서는 음성의 모든 구간의 정보적 중요도를 같게 두는 고정정보율 처리가 일반적이다. 고정 정보율 처리는 변화가 작은 장 구간을 변화가 큰 단 구간보다 중시하는 경향이 있기 때문에, 음성인식에는 부적절한 요소를 내포하고 있다. 본 논문에서는, 가변 정보율 모델을 제시하여, 음성인식 시, 가변정보율 처리를 수용하게 하였다. 음성의 각 구간마다 정보율 파라메타를 두어, 확률값 계산에 그 구간의 중요도를 반영하였다. 또한 maximum mutual information을 이용하여 정보율 파라메타를 학습시키는 방법을 제안하였다. 화자독립 연속어 인식 실험을 통하여, 가변정보율 모델을 이용한 방법이 기존의 고정 정보율 방법보다 우수한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.95-98
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• 1998

본 논문에서는 이산적인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 고립단어 인식 시스템에서 입력특징 벡터의 변별력을 향상시키기 위해 수정된 집단화 알고리듬을 제안하므로써 K-means나 LBG 알고리듬을 이용한 기존의 HMM에 비해 2.16%의 인식율을 향상시켰다. 또한 HMM학습과정에서 불충분한 학습데이타로 인해 발생되는 인식율저하의 문제를 해소하기 위해 개선된 smoothing 기법을 제안하므로써 화자독립 실험에서 3.07%의 인식율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 두가지 알고리듬을 모두 적용하여 최종적으로 실험한 VQ/HMM에서는 기존의 방식에 비해 화자독립 인식실험 결과 평균 인식율이 4.66% 개선되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.128-131
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• 1993

정적지도 화자적응기법에서 스펙트럼 거리에 의존하는 비선형적인 스펙트럼사상법을 이용하여 잡음환경에서의 음성인식방법에 관하여 연구한 결과, Top2에서 인식율의 향상을 얻어 그 유효성을 확인하였다. 본 연구에서는 스펙트럼 거리에 의존하지 않는 선형 스펙트럼 사상법을 제시하고 그에 의한 잡음환경의 음성인식결과를 비선형적인 스펙트럼 사상법에 의한 결과와 비교하였다. 그 결과, 인식율이 개선되었을 뿐만 아니라, Top1에서도 인식율이 향상되어 선형 스펙트럼사상법이 잡음환경음성인식방법으로 효과적인 방법임을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.11-14
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• 1991

음소단위로 구성된 음소군들 각각에 대해 구성된 신경 회로망을 하나로 통합하는 모듈구조로 신경망을 이용하여 일반적인 예약 시스템에서 사용할 수 있는 어휘인 시간명, 월명, 지역명등 총 34 단어에 대한 인식 실험내용을 기술한다. 구문회로망(context net)를 이용하는 경우에 약 91.2%의 인식율을, 단순히 음소단위를 기반으로하여 인식할 경우에 약 72%의 인식율을 얻으므로써, 음소 단위 인식시스템의 경우에 보다 높은 인식율을 얻기 위해서는 상위 level의 처리가 수반되어야 함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.49-53
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• 2000

본 연구에서는 DAB(Digital Audio Broadcasting) 시스템의 교통정보 검색 서비스를 위하여 경부선 및 호남선의 톨게이트가 위치한 49 개의 지명을 대상으로 이를 인식하고자 할 때 인식 율을 개선하였다. 지명 어휘의 특성을 분석한 결과 전체 지명의 81.6％가 2 음절이었으며 동일한 음절을 포함하는 지명이 전체의 구성된 어휘가 61％로 조사되었다. 시스템에서 인식율을 개선하기 위하여 인식 대상어휘를 3개의 set로 재분류하고 인식 대상 어휘로 판정된 후보 어휘에 대하여 인식 성공여부에 핵심이 되는 음절의 위치에 따라 가중치 윈도우를 적용하였다. 그 결과 화자 독립의 인식율 테스트에서 남성의 경우 7.2％, 여성의 경우 5.1％의 인식율 향상을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.1
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• pp.113-119
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• 2017

This study aims at investigating which factors affect the public perceptions of the survival rate of cancer. To this end, this study compares the public perception for 5-year survival rates of five major cancer(stomach, colorectal, liver, breast, uterine cervix) and actual epidemiological fact thereof. Data was collected from 19th to 24th April 2016 through online cross-sectional survey on 354 people. Frequency analysis was conducted to understand the characteristics of the subjects, histograms were presented for the comparison with the epidemiological fact, and multiple regression analysis was conducted. The subjects tended to aware the survival rates of stomach cancer, colorectal cancer, breast cancer, and uterine cervix cancer as lower than they epidemiologically represented. Finally, the factors that substantially affect the perception of 5-year survival rates were revealed as the experience of diagnosed as cancer, the age, and whether the subject regularly involved in a workout.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.235-240
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• 1994

모음 검출을 통하여 미리 등록한 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하고, 실용화가 가능하도록 처리 방법을 간략화한 텍스트 독립 화자 인식 연구를 진행하였다. 이를 위해서, 화자가 발성한 음성에서 모음을 검출하여 화자인식에 사용하는 방법을 제안하였으며, 인식은 각 화자가 발성한 음성 신호에서 모음을 검출한 다음, 검출된 모음의 29 채널의 주파수 에너지를 퍼지값으로 효현한 후, 퍼지 추론을 적용하여 수행하였다. 실험을 위해 모음 검출 알고리듬을 개발하였으며, 화자인식의 특징 파라메터로 29 채널 주파수 에너지를 제안하였는데, 별도의 코드북 없이 사용이 가능하고, 기존의 파라메터에 비해 인식율이 높으면서도 구성 및 계산이 간단한 특징이 있다. 실험결과, 미리 작성된 표준패턴과 동일한 단어를 사용한 텍스트 의존 화자 인식 실험은 95.5% 인식율을 보였고, 표준 패턴과 다른 종류의 단어를 사용한 텍스트 독립 화자인식 실험은 94.2% 인식율을 보이고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.7
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• pp.83-90
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• 2010

In vocabulary recognition system has reduce recognition rate unrecognized error cause of similar phoneme recognition and due to provided inaccurate vocabulary. Input of inaccurate vocabulary by feature extraction case of recognition by appear result of unrecognized or similar phoneme recognized. Also can't feature extraction properly when phoneme recognition is similar phoneme recognition. In this paper propose vocabulary recognition post-process error correction system using phoneme likelihood based on phoneme feature. Phoneme likelihood is monophone training phoneme data by find out using MFCC and LPC feature extraction method. Similar phoneme is induced able to recognition of accurate phoneme due to inaccurate vocabulary provided unrecognized reduced error rate. Find out error correction using phoneme likelihood and confidence when vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. System performance comparison as a result of recognition improve represent MFCC 7.5%, LPC 5.3% by system using error pattern and system using semantic.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.153-156
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• 2003

본 연구는 화자종속 소어휘 음성인식의 성능을 개선하는 데 그 목적이 있다. 인식에 사용될 음성의 특징을 얻기 위해 Winer 필터와 LPC＆Cepstrum을 이용하여 프레임 당 12차 패턴을 추출하였다. 추출된 특징패턴을 인식하는 인식부는 특히 소어휘 음성인식에 우수한 성능을 보이는 기존의 역전파 신경회로망(Backpropagation Neural Network)에 인식율 개선을 위하여 퍼지추론시스템을 결합한 형태로 구현되었다. 실험결과 신경망만을 사용한 경우에 비하여 인식율이 향상됨을 연구하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.137-142
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• 2013

Speech recognition system is input of inaccurate vocabulary by feature extraction case of recognition by appear result of unrecognized or similar phoneme recognized. Therefore, in this paper, we propose a speech recognition error correction method using phoneme similarity rate and reliability measures based on the characteristics of the phonemes. Phonemes similarity rate was phoneme of learning model obtained used MFCC and LPC feature extraction method, measured with reliability rate. Minimize the error to be unrecognized by measuring the rate of similar phonemes and reliability. Turned out to error speech in the process of speech recognition was error compensation performed. In this paper, the result of applying the proposed system showed a recognition rate of 98.3%, error compensation rate 95.5% in the speech recognition.