• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.5
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• pp.24-31
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• 1994

In this paper, we study continuous speech recognition of Korean language using acoustic models of word juncture coarticulation. To alleviate the performance degradation due to coarticulation problems, we use context-dependent units that model inter-word transitions in addition to intra-word transitions. In all cases the initial phone of each word has to be specified for each possible final phone of the previous word similarly for the final phone of each word. To improve the robustness of the HMM parameters, the covariance matrix is smoothed. We also use position-dependent units to improve the discriminative power between units. Simulation results show that when the improved models of word juncture coarticulation are used. the recognition performance is considerably improved compared to the baseline system using only intra-word units.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1531-1540
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• 1997

In this paper, we presents automatic Korean continuous speech recognizer which is improved by the speech rate estimation and the compensation methods. Automatic continuous speech recognition is significantly more difficult than isolated word recognition because of coarticulatory effects and variations in speech rate. In order to recognize continuous speech, modeling methods of coarticulatory effects and variations in speech rate are needed. In this paper, the speech rate is measured by change of format, and the compensation is peformed by extracting relatively many feature vectors in fast speech. Coarticulatory effects are modeled by defining 514 Korean diphone set, and ETRI's 445 word DB is used for training speech material. With combining above methods, we implement automatic Korean continuous speech recognizer, which shows improved recognition rate, based on DHMM(Discrete Hidden Markov Model).

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.229-234
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• 1994

본 논문에서는 한국어 변이음을 인식하기 위한 시간지연 신경망의 확장 방법을 살펴보고 한국어 파열음의 벼이음을 인식하는 실험을 통해 각 확장 방법의 인식 성능을 비교한다. 먼저 변이음을 연속음성인식의 인식단위로 사용하기 위하여 한 음소이모든 변이음을 고려하면서 서로 유사한 변이음을 통합 분류하여 3개의 변이음 군으로 나눈다. 한국어 파열음에 대한 인식 실험결과, 음향 음성학적인 특성에 따라 나누어진 trbah 시간지연 신경망들을 모듈 별로 학습한 후, 계층적으로 통합하여 전체적인 시간지연 신경망을 구성하는 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 또한, 변이음 단위 인식이 음소 단위 인식에서 문제가 되는 조음 결합 현상을 해결할 수 있음을 확인하였고, 변이음 인식의 결과인 변이음 열이 제공하는 부가적인 정보를 음운파상에 이용하는 방법에 대해 고찰하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.221-225
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• 1998

본 논문에서는 연속분포(Continuous) HMM(hidden Markov model)을 기반으로 하여 한국어 고립단어인식 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템의 학습과 평가를 위해 자동차 항법용 음성 명령어 도메인에서 추출한 10개의 고립단어를 대상으로 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 음성 특징 파라미터로는 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficients)와 차분(delta) MFCC 그리고 에너지(energy)를 사용하였다. 학습 데이터로부터 추출한 18개의 유사 음소(phoneme-like unit : PLU)를 인식단위로 HMM 모델을 만들었고 조음 결합 현상(채-articulation)을 모델링 하기 위해 트라이폰(triphone) 모델로 확장하였다. 인식기 평가는 학습에 참여한 음성 데이터와 학습에 참여하지 않은 화자가 발성한 음성 데이터를 이용해 수행하였으며 평균적으로 97.5%의 인식성능을 얻었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.201-207
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• 2004

This paper is a study on the recognition of continuous speech and uses a method of speech recognition using syntactic analysis and one-stage DMS/DP. In order to perform the speech recognition, first of all, we make DMS model by section division algorithm and let continuous speech data be recognized through One-stage DMS/DP method using syntactic analysis. Besides the speech recognition experiments of proposed method, we experiment the conventional one-stage DP method under the equivalent environment of data and conditions. From the recognition experiments, it is shown that Ole-stage DMS/DP using syntactic analysis is superior to conventional method.