• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.359-364
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• 2004

본 논문에서는 범용 디지털 신호처리기를 이용한 잡음환경에 강인한 실시간 화자 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 부동소수점 디지털 신호처리기인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 CODEC과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 실시간 음성 인식기에 사용한 음성특징 파라메터는 일반적으로 사용되어 지는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)대신 독립성분분석을 통해 MFCC의 특징 공간을 변화시킨 파라메터를 사용하여 외부잡음 환경에 강인한 특성을 지니도록 하였다. 두 가지 특징 파라메터에 대해 잡음 환경에서의 인식실험 결과, 독립성분 분석에 의한 특징 파라메터의 인식 성능이 MFCC보다 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.473-480
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• 2004

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.686-687
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• 2017

본 논문에서는 잡음에 강인하고 음성인식 성능이 효과적인 멜 주파수 켑스트럼 계수의 파라미터의 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 배경잡음이 혼합된 깨끗한 연속음성 중에서 위너필터를 이용하여 음성에 포함된 배경잡음을 감소시키며, 이후에 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징추출 방법을 사용하여 음성의 특징 파라미터를 추출한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2793-2799
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• 2013

본 논문에서는 시간에 따라 변하는 잡음 환경에 강인한 음성 인식을 위해 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 Variational 모델 생성 기법의 모델 정확도를 향상시키고자 PCA를 도입한다. 제안된 기법은 다중 모델을 사용하는 PCGMM 기반의 특징 보상에 적용된다. 실험 결과는 제안한 PCA 기반의 Variational 모델 생성 기법이 배경 음악 환경의 다양한 SNR 조건에서 기존의 전처리 기법에 비하여 음성 인식 성능을 향상 시키는데 우수함을 입증한다. 제안한 모델 생성 기법이 기존의 Variational 모델 생성 방법에 비해 배경 음악 환경에서 평균 12.14%의 상대적 인식 성능 향상률을 나타낸다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.522-533
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• 1999

본 논문에서는 피지 파라미터와 퍼지 추론을 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 시간영역에서 검출 알고리즘의 장점인 잡음에 강인함을 가진 PVPF 법을 제안하여 피치를 검출한다. 또한 화자 인식에서 특징량들의 애매성을 표현하고 인식하는 방법으로 퍼지 이론을 도입하였다. PVPF는 음의 시간적인 특징을 이용하여 국부적으로 봉우리와 골을 이룬다는 것을 이용한 계산량이 적고 잡음에 강인한 피치 검출법이다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.210-216
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• 2005

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.310-315
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• 2015

본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.180-186
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• 2004

음성 신호에 존재하는 잡음은 음성 인식기의 성능을 현저하게 감소시킨다. 이것은 잡음이 훈련 조건과 인식 조건 사이의 불일치를 가져오기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 불일치를 최소화하기 위해서 통계적 특징벡터의 추출방법을 개선하기 위한 방법을 연구하였다. 밴드 SNR에 따라 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 조절하는 기존의 멀티 밴드 잡음 차감법 (MSS)을 개선하기 위하여 잡음 정규화 상수를 이용하여 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 보다 정확하게 조절하는 방법 (M-MSS)을 제시하였다. 다음으로, 기존의 통계적 특징벡터 추출방법 (SFE)에서 잡음 차감법을 파워 스펙트럼 영역에 적용함으로써 성능을 개선하였다(M-SFE). 마지막으로, 위의 두 가지 방법의 장점을 결합하기 위해서 밴드 SNR에 근거한 통계적 특징벡터 추출방법 (MMSS-MSFE)을 제안하였다. 제안된 방법들은 다양한 잡음 환경 하에서 화자독립 고립 단어 인식으로 성능을 평가하였다. 기본적인 잡음 차감법 (SS)에 비하여 M-MSS, M-SFE와 MMSS-MSFE의 평균 에러율은 각각 18.6%, 15.1%와 33.9% 감소하였다. 위의 결과로부터 제안한 방법이 잡음에 강인한 음성인식을 위해 매우 효과적임을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.567-569
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• 2003

최근 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 음성 잡음에 영향을 받지 않은 영상정보를 이용한 이중모달 음성인식 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 음성인식기로 좋은 성능을 보이는 HMM은 이질적인 정보를 융합하는데 있어 많은 제약과 어려움을 가지고 있다. 하지만 신경망은 이질적인 정보를 효율적으로 융합할 수 있는 장점을 가지고 있으며 그에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 이중모달 음성 인식 모델로 이중모달 신경망(BN-NN)을 제안한다. 이중모달 신경망은 특징융합 방법으로 음성정보와 영상정보를 융합하고 있으며. 입력정보의 특성을 고려하기 위해 윈도우와 중복영역의 개념을 적용하여 시제위치를 고려하도록 설계되어있다. 제안된 모델은 잡음환경에서 음성인식기와 성능을 비교하고, 화자독립 고립단어 인식에서 기존 융합방법인 CHMM과 비교하여 그 가능성을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.613-620
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• 2010

화자인증 시스템은 훈련 환경과 인식 환경이 다른 경우 인식 성능이 크게 저하된다. 이러한 훈련과 인식 환경의 불일치는 다양한 잡음과 상이한 채널 환경 때문이다. 본 논문은 화자인증 시스템의 강인성 개선을 위하여 음성신호의 위상에 기반한 특정 추출 기법을 제안한다. 이 방법은 음성신호의 위상으로부터 순시 주파수를 계산하여 대역별로 순시 주파수를 모두 모아 구한 히스토그램으로부터 특징 계수를 추출한다. 이 특징 파라미터를 적용한 결과 조 용한 환경뿐만 아니라 잡음환경 그리고 채널 왜곡 환경에서도 화자인증 시스템의 성능이 개선됨을 알 수 있다.