본 논문에서는 한국어 연결 숫자음 인식을 위한 최대 사후 eigenvoice을 사용한 자기적응 기법을 제안한다. 제안된 최대 사후 eigenvoice 기법은 eigenvoice 계수에 대한 확률 밀도 함수를 가정함으로 구성된다. 제안된 알고리즘은 기존 eigenvoice 추정 과정에 선 분포 모델을 포함하는 일반적인 해를 제공하는 구조를 갖는다. 인식할 한 문장만을 사용하는 자기 적응 시스템을 위해 매우 강인한 특성을 갖는 최대 사후 eigenvoice 적응 기법을 사용하였다. 한국어 연결 숫자음에 대한 일련의 자기 적응 실험결과 제안된 알고리즘의 성능은 매우 적은 량의 적응 데이터에 대해 기존 eigenvoice 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타냈었다.
본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.
본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.
위성영상 분류에 관한 주요 주제 중 하나는 분류 정확도 향상에 있다. 동일지역에 대한 동일시기의 위성영상을 취득할 수 있는 기회가 많아지는 현실을 감안할 때, 복수의 위성영상 데이터를 이용하여 분류정확도가 향상된 분류결과를 도출하는 것은 의미 있는 일일 것이다. 본 연구 주제는 최대우도법을 사용하여 계산된 데이터의 사후확률 및 분류 불확실도를 Dempster-Shafer의 증거이론에 적용하여 분류정확도를 향상시키고자 하는 것이다. 분석결과 개별적인 데이터 분류나 데이터간 융합에 의한 분류보다 본 연구에서 제안한 방법이 전체정확도와 Kappa 지수 모두 높은 정확도를 나타냈으며, 정확도 차에 대한 검정을 실시하여 본 연구에서 제안한 방법이 다른 방법에 비해 우수함을 통계적으로 증명하였다.
바젤 위원회는 시장위험의 측정 도구로 Value-at-Risk(VaR)와 expected shortfall(ES)을 사용할 것을 제안하였다. 여러 문헌에서 VaR와 ES의 다양한 추정 방법들이 연구 되었다. 본 연구에서는 준모수적인 방법인 conditional autoregressive value at risk(CAViaR), conditional autoregressive expectile(CARE) 방법들, 그리고 Gaussian 준최대가능도 추정량(QMLE)를 이용한 방법을 사후 검정을 통해서 비교하고자 한다. 각 방법의 타당성을 확인하기 위해서, VaR에 대한 사후 검정은 unconditional coverage(UC)와 conditional coverage(CC) 검정을 사용하고 ES에 대한 검정은 붓스트랩 방법을 사용한다. S&P500 지수와 현대 자동차 주식가격 지수에 대하여 실증 자료 분석이 수행되었다.
틸라피아를 해수에 순치하여 근육의 물성 및 식감을 개선하기 위하여 해수에 순치한 틸라피아를 $0^{\circ}C,\;10^{\circ}C$ 및 $20^{\circ}C$에 저장하면서 사후경직 중에 나타나는 근육의 물리적, 화학적 변화를 조사하였다. 사후경직은 $10^{\circ}C$와 $20^{\circ}C$ 에서보다 $0^{\circ}C$에서 빠르게 진행되었으며, 담수 사육한 것보다 해수 순치한 것이 경직개시 시간이 빨랐다. 사후경직 중 파괴강도와 사후 경직도와의 상관 관계는 없었으며, 파괴강도는 사후 12시간만에 최대로 되었고, 그 이후로는 육의 연화가 일어남으로 인하여 급격하게 저하된 반면에, 사후 경직도는 계속해서 증가하여 18시간 후에 최대치를 나타내었다. ATP 분해속도는 담수 사육어보다 해수 순치어에서 빨랐으며, 저장온도에 따른 분해속도는 $10^{\circ}C$와 $20^{\circ}C$에 비하여 $0^{\circ}C$에 저장한 시료에서 빠르게 나타났다. IMP 및 젖산은 저장온도가 낮을수록 축적속도가 빨랐고, 담수 사육어보다 해수 순치어에서 빠르게 나타났다. 이상의 결과로부터 담수어인 틸라피아를 해수에 순치시킴으로써 사후초기에 경직을 유도하고 근육의 물성을 변화시켜 식감을 증진시킬 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 화자 적응 방법 제안과 그 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 제안 검토한 방법들은 최대사후확률추정(MAPE)방법, 음성 선형 특성을 이용한 방법, 다층 퍼셉트론(MLP)을 이용한 방법과 ARTMAP을 이용한 방법들이다. 각 방법들의 성능 평가를 위하여 한국어 숫자음으로 실험한 결과, 최대사후확률추정 방법과 반연속 HMM의 출력 확률적응, 음성 선형 특성 등 3방법을 결합한 방법이 가장 우수한 결과를 보였으며, 이와 비슷한 실험 결과를 ARTMAP을 이용한 화자 적응 방법에서 보였다.
본 논문은 음성인식과 화자 적응 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 검토한 인식 방법은 에너지의 변화 상태와 VQ를 이용하여, 음성 인식을 수행하였으며, 화자에 따른 인식률 문제를 해결하기 위하여 화자 적응 방법(최대사후 확률추정법, 선형스펙트럼 추정법)을 검토하였다. 수행 결과 일반 VQ 방법보다 에너지 변화 상태를 이용한 인식 결과가 더 우수한 결과를 보였으며, 최대사후 확률 추정법을 적용할 경우, 2-3 %의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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