This paper proposes a new recognition time reduction algorithm Score-Cache technique, which is applicable to the HMM-base speech recognition system. Score-Cache is a very unique technique that has no other performance degradation and still reduces a lot of search time. Other search reduction techniques have trade-offs with the recognition rate. This technique can be applied to the continuous speech recognition system as well as the isolated word speech recognition system. W9 can get high degree of recognition time reduction by only replacing the score calculating function, not changing my architecture of the system. This technique also can be used with other recognition time reduction algorithms which give more time reduction. We could get 54% of time reduction at best.
인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.
We propose an efficient pre-classification algorithm extracting candidate words to reduce the recognition time in a large-vocabulary recognition system and also propose the use of spectral and temporal smoothing of the observation probability to improve its classification performance. The proposed algorithm computes the coarse likelihood score for each word in a lexicon using the observation probabilities of speech spectra and duration information of recognition units. With the proposed approach we could reduce the computational amount by 74% with slight degradation of recognition accuracy in 1160-word recognition system based on the phoneme-level HMM. Also, we observed that the proposed coarse likelihood score computation algorithm is a good estimator of the likelihood score computed by the Viterbi algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.619-621
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2002
MLP(multilayer perceptron)는 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 MLP를 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 MLP 학습에 필요만 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.75-78
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1998
이 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 인식 속도를 향상시키기 위한 방법들에 대해서 연구하였다. 음성인식에 있어서 많은 양의 계산을 요하는 부분은 관측 확률의 계산과 탐색에 필요한 계산이다. 탐색에 필요한 계산을 줄이기 위하여 빔 탐색법과 phoneme look-ahead기법을 통해 탐색 공간을 줄였으며, 관측 확률을 계산하는데 소요되는 시간을 줄이기 위하여 입력 특징 벡터와 이웃 관계에 있는 가우시안 성분들만 정확한 계산을 하는 VQ에 의한 계산량 감축 방법과 tree-structured pdf 방법을 구현하였다. 3천개의 어휘와 2천여개의 트라이폰 모델로 구성된 연속 음성인식 시스템에서 보통의 Viterbi 빔 탐색법을 적용한 경우에 실시간의 2.73배의 인식 속도로 93.39%의 단어 인식률을 얻을 수 있는데 phoneme look-ahead 기법과 tree-structured pdf 방법을 추가 적용함으로써 비슷한 인식 성능에서 1.55배의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
While the multilayer perceptron(MLP) provides several advantages against the existing pattern recognition methods, it requires relatively long time in learning. This results in prolonging speaker enrollment time with a speaker verification system that uses the MLP as a classifier. This paper proposes a method that shortens the enrollment time through adopting the cohort speakers method used in the existing parametric systems and reducing the number of background speakers required to learn the MLP, and confirms the effect of the method by showing the result of an experiment that applies the method to a continuant and MLP-based speaker verification system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.3
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pp.576-586
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1996
Original binary image can be reconstructed by morphological bymorphological skeleton(MS) image. And then, the information of MS image points can be applied to a pattern recognition andimage communication. But if we apply MS to a pattern recognition and image communication, there are two problems. That is to say, binary MS processing times is long and skeleton points of MS are high redundancy. And then, to solve these problems, this paper proposes DGMS. After simulating by the proposed method to $256{\times}256$ binary image which is GIRL, we reduce processing time and skeleton points about 1.5~6.5% comparing with the result of GMS method.
Rail transport has been considered an environmental-friendly transport mode compared with other transport modes such as ship, truck, and aircraft. However, air pollutions emitted by diesel locomotives have emerged as social issues. In addition, the railway industry may not be able to avoid a duty of alleviating greenhouse gases emission owing to the Korean government policies for green growth which is an economic paradigm that simultaneously pursues growth and environmental improvement. Moreover, rising oil prices has burdened a train operating company. The purpose of this paper is to develop a methodology of determining an economical speed of diesel freight locomotive from the viewpoint of the train operating company. In the methodology, we first define an operational cost function based on various cost factors and then suggest formula to calculate an economical speed of diesel freight locomotive. To estimate the influence of cost factors such as diesel price, carbon taxes, and time costs on the speed of diesel freight locomotive, sensitivity analysis was conducted.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.499-507
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1999
CALS/EC의 도입ㆍ활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.499-507
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1999
CALS/EC의 도입·활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리 나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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