• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.309.2-314
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• 1998

본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.107-112
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• 2005

연속음성인식을 위한 언어모델 적응기법은 특정 영역의 정보만을 담고 있는 적응 코퍼스를 이용해 작성한 적응 언어모델과 기본 언어모델을 병합하는 방법이다. 본 논문에서는 추가되는 자료 없이 인식 시스템이보유하고 있는 코퍼스만을 사용하여 적응 코퍼스를 구축하기 위해 언어모델에 기반한 정보검색 기법을 사영하였다. 검색된 적응 코퍼스로 작성된 적응 언어모델과 기본 언어모델과의 병합을 위해 본 논문에서는 입력음성을 분할하여 각 구간에 최적인 동적 보간 계수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 적응 코퍼스를 구하는 방법과 동적 보간 계수는 기본 언어모델 대비절대 3.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여주었으며 기존의 검증자료를 이용한 정적 보간 계수에 비해 상대 13.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여 주었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.69-72
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• 2002

본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1047-1054
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• 2015

본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.268-272
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• 2009

본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.42-45
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• 1996

잔향시간이 긴 실내의 전달함수의 모델링에 있어서 , 일반적인 플 밴드 MA 모델에 기초한 적응 필터를 이용한 경우에는, 많은 필터 차수를 필요로 하고 적응 시간이 길어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 필터 차수를 감소시키고 수렴 특성을 향사시키기 위해서, 각 입출력 신호를 몇 개의 주파수 대역으로 나우어서 각각의 주파수 대역에 대새서 적응 처리 과정을 행하는 서브밴드 MA 모델을 이용한 적응디지털 필터 처리 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 서브밴드MA 모델을 이용한 디지털 적응 필터 처리과정의 유효성을 나타냈었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.85-90
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• 2003

본 논문에서는 퍼지모델을 이용하여 비선형 시스템을 위한 적응 PID 제어기 설계 방법을 제안한다. TSK 퍼지모델을 이용하여 제어 입력의 오차를 예측하고 그 오차로부터 PID제어기의 파라미터를 적응시킨다. TSK 퍼지모델 또한 플랜트의 실제 출력과 모델 출력을 비교하여 모델 파라미터의 적응이 가능하도록 하였다. 제안된 방법으로 비선형의 플랜트에 대한 모호성, 파라미터의 변화 등에 적응할 수 있는 PID 제어기의 설계가 가능하였다. 그리고 몇 개의 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 유용성도 확인되었다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.47-50
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.