본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.
본 논문은 신경망을 이용한 자음인히기에 관한 연구이다. 우선 자음과 모음이 포함된 음성에서 자음부분을 분리하였다. 각각의 자음을 몇개의 집단으로 나누어서 자음구간대 영교차율을 조사하였다. 마지막으로 자음을 인식하기 위해 제어망과 몇개의 소규모 망으로 구성한 혼합 신경망을 제안한다. 제어망은 입력된 자음이 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 자음을 인식한다.
분 논문은 카메라 장비와 마커, DB를 이용하여 문자의 색감과 모음, 자음을 인식하여 문자에 해당되는 이미지 및 영상을 HMD 및 모니터, 가정에서 사용하는 화상 카메라 등을 이용하여 보다 구체적인 정보를 전달할 수 있게 해준다. DB에는 각 텍스트의 모음과 자음에 관한 텍스트가 등록되어 있으며, 각각의 색과 텍스트를 비교하여 해당하는 이미지를 출력하게 된다. 기존의 증강현실 기법은 해당 마크에 관한 패턴을 인식하여 그에 해당하는 이미지 및 영상을 출력하는데, DB를 이용한 문자인식을 사용할 경우 사용자에게 텍스트를 인식하여 연관된 많은 정보를 제공할 수 있게 된다. 제안된 인터페이스는 다양한 모습을 어려 시야를 통해 기존의 카탈로그보다 사용자의 접근성을 향상시키고, 미리 정의된 DB에 접근하여 해당 문자에 관한 여러가지 정보를 사용자에게 전달한다. 여러 전달 매체를 이용, 가상현실 및 증강현실 등을 다양한 카탈로그 뿐만 아니라 교육 및 신문 잡지, 광고 등 문자가 등장하는 여러 분야에 활용이 가능하다.
음성처리 및 인식기기의 기능을 향상시키기 위해서는 생체공학적인 방법을 이용한 인체의 청각신경 정보처리 시스템의 연구가 중요하다. 그래서 본 논문에서는 와우각의 메카니즘을 분석한 기저막의 IIR 디지털 필터 모델링이 연구되었다. 특히 음소검출필터와 측징 추출을 위한 변별기능을 이용한 자음인식의 다층신경 모델을 구성한다. 이 모델은 자음인식에 있어서 90% 이상의 높은 감지율을 나타내고 있다.
한국어 숫자음은 단음절이며 연결된 숫자음 사이에 연음현상의 영향 때문에 한국어 연결 숫자음의 인식방법으로 반음절에 기반한 모델들이 제시되어 왔다. 기존에 제안된 반음절이나 반음절+반음절의 인식모델을 이용한 방법에서는 아직까지 우수한 인식성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 확장된 문맥종속 반음절 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식방법을 제안한다. 실험에서 연결숫자음은 SiTEC의 4 연숫자음 데이터 베이스를 사용하였으며 학습과 인식방법으로는 HTK 3.0의 C-HMM을 이용하였다. 기존의 방법들과 인식율을 비교해 본 결과, 92%의 비교적 우수한 인식성능을 보였다.
본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 한국어 대용량 음성인식 시스템의 기초가 되는 자소(grapheme)가 지니는 음가를 분류하였다. 한국어 자소를 음성-음운학적으로 조음 위치와 방법에 따라 분류하여, 그 음가 분석에 관한 연구와 함께 한국어 음성인식에서 앞으로 많이 논의될 청음음성학(auditory phonetics)에 대하여 연구하였다. 한국어는 발음상의 구조와 특성에 따라 음소 분리가 가능하여 초성, 중성, 종성 자소로 나눌 수 있다. 본 논문에서 초성은 자음음소 18개, 중성은 모음 음소(단모음, 이중모음) 17개, 그리고 'ㅅ' 추가 8종성체계의 자음음소로 하였다. 청음음성학적 PLU(Phoneme Like Unit)의 구분 근거는 우리가 맞춤법 표기에서 주로 많이 틀리는 자소(특히, 모음)는 그 음가가 유사한 것으로 판단을 하였으며, 그 유사음소를 기반으로 작성한 PLU는 자음에 'ㅅ' 종성을 추가하였고, 모음에 (ㅔ, ㅐ)를 하나로, (ㅒ, ㅖ)를 하나로, 그리고 모음(ㅚ, ㅙ, ㅞ)를 하나의 자소로 분류하였다. 혀의 위치와 조음 방법과 위치에 따라 분류한 자음과 모음의 자소를 HTK를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model)의 자소 Clustering하여 그것의 음가를 찾는 결정트리를 검색하여 고립어인식과 핵심어 검출 시스템에 적용 실험한 결과 시스템의 성능이 향상되었다.
음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 적용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 글자 구분선 없이 자유로이 쓰여진 필기체 한글의 인식 방안을 보인다. 즐단위의 한글 입력 영상에서 글자의 골격선을 추출하는 새로운 방법과 골격선들 간의 접촉점과 끝점을 그래프의 노드로 표현하고, 획은 그래프의 가지로 표현하는 방안을 보인다. 한글의 글자 구성 원리는 모음을 중심으로 모아쓰므로, 그래프로 표현된 즐단위의 한글에서 모음의 시작위치 및 속성을 가지는 로드로부터 한글의 모음을 가장 먼저 유도하여 인식하고, 우측 글자 및 자소끼리의 접촉을 분리하여 초성 자음 및 종성 자음을 인식하여, 좌에서 우의 방향으로 한 문자씩 인식해 나간다. 본 논문에서의 자유로이 필기된 한글의 인식 실험은 우리나라의 주소 50개를 서로 다른 25인이 필기한 영상 데이터를 사용하였고 한글 문자의 인식율은 89%이다.
본 논문은 복수화자를 대상으로 한 숫자음성자동 시스템의 개발을 위한 기초 실험 결과의 보고다. ZCR, 대수 에너지등의 파라메터에 의한 무성자음의 분류, 선형예측에 의한 formant 주파수의 추정 및 그를 이용한 모음 및 유성자음의 인식을 행했다. 성인 남성 한 사람의 숫자음에 대한 인식실험의 결과, 음소(phoneme) 결합시의 과도 부분이나, 음소 인식 단계에서의 국소적 오인식을 흡수 할 수 있는 algorithm을 채용함으로써 양호한 인식 결과를 얻을 수 있었다. 앞으로, 독수제자를 대상으로 한 인식실험, 인식시스템의 개선과 한께 국어의 음성학적 제성질의 연구를 해 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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