본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 cluster로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사사에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means 클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해, 먼저, 우리말 음소들을 모음, 파열음, 마찰음, 파찰음, 유음 및 비음, 종성의 6개 음소군으로 분류하고 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 labeler의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식실험 결과 87.2%의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.
음성인식은 여러 분야에 적용될 수 있지만 지능형 장난감에 적용된 사례를 보면 다른 시스템에서 적용된 경우와 같이 높은 인식률이 요구된다. 하지만 음성인식의 기능만으로 지능형 장난감의 기능이 다양성을 가지지 못한다. 음성인식기능 뿐만 아니라 다른 여러 가지의 기능을 가진 지능형 장난감의 소프트웨어를 개발하는 것이 다른 시스템과의 차별성을 두는 것이 된다. 본 논문에서는 이 Intelligent Toy에 내장될 음성인식 등의 여러 가지의 기능을 가진 Software를 구현하는 방법 및 결과를 제시한다. 대표적 기능인 음성인식은 화자종속이고 그 인식률은 99%의 높은 인식률을 얻었다. 그외에도 음성합성, 음악합성, 음성녹음 및 재생 등의 기능구현을 하였다. 음성인식을 가진 Intelligent Toy 계열의 시스템과 같은 잡음 환경 하에서 인식률을 비교해 볼 때 그 결과가 우수함을 확인하였다.
음성은 인간이 가진 가장 편리한 제어전송수단으로 이를 통한 제어는 인간에게 많은 편리함을 제공할 것이다. 본 논문에서는 다층구조 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 간단한 음성인식 명령처리시스템을 Matlab 상에서 구성해 보았다. 음성인식을 통한 제어의 목적을 위해 화자종속, 고립단어인식기를 목표로 설정하여 연구를 수행하였다. 음성의 시작점과 끝점을 검출하기 위해 단구간 에너지와 영교차율(ZCR)을 이용하였고 인식기의 특징파라미터로는 12차 LPC켑스트럼 계수를 사용하였다. 그리고 신경망의 출력값을 기동, 정지시에 활성화되도록 3개의 계층으로 하였고, 신경망의 뉴런의 개수를 각각 12, 12, 2으로 설정하였다. 먼저 기준음성패턴으로 학습시킨 후에 Matlab 환경하에 동작하는 dSPACE 실시간처리보드에 변환된 C프로그램을 다운로드하고, 음성을 입력하여 인식 후 dSPACE보드의 D/A컨버터의 출력단에 연결된 DC모터를 기동, 정지제어를 수행하였다. 실시간 음성인식 명령처리 시스템 구현을 통하여 원격제어와 같은 음성명령을 통한 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.277-280
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2001
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
본 논문에서는 휴대폰을 이용하여 방문자의 음성이나 영상을 원격으로 확인할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다 이 시스템은 주인이 집에 없을 때라도 휴대폰으로 단문 메시지가 아닌 자동 호출 서비스를 통해 방문자가 누구인지를 알 수 있도록 설계되어 있다. 일반적으로 도어락은 홈 서버를 통해 제어되지만, 실시간 측면에서 볼 때 DTMF 신호를 이용하여 도어락을 제어하는 것이 더 효율적이다. 본 논문에서 제시하는 기술은 손님이 집에 방문하였을 경우 주인이 외출 중이더라도 시스템을 통해 주인의 휴대폰에 자동으로 전차하여 음성 및 영상으로 손님과 주인간에 통화를 가능하게 하고, 필요 시 주인이 도어락을 원거리에서 제어할 수 있게 한다. 이를 통해 주인은 방문자 확인 및 도어락 제어에 시간과 공간의 제약을 받지 않는다. 또한 휴대폰 분실 시 발생할 수 있는 보안상의 악영향을 고려하여 도어락 제어 및 환경 설정 시에 필요한 인증 절차를 기존의 패스워드 형태에서 패스워드 및 화자 인증의 혼합 형태로 설계하여 보안 체계를 향상시킨다. 그리고, 통화중에 DTMF 신호를 사용하여 도어락을 실 시간적으로 제어함으로써 도어락 제어를 위해 망에 재 접속해야 하는 기존의 문제점을 해결토록 한다.
본 논문에서는 8개의 문장에 대해서 6명의 화자가 5가지 감정 상태로 발화한 총 240개의 문장을 감정 음성 말뭉치로 활용하여 각 감정 상태에서 특징적으로 나타나는 억양 패턴을 분석하고, 이러한 억양 패턴을 음성 합성 시스템에 적용하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 감정 상태에 따른 특징적 억양 패턴을 억양구의 길이, 억양구의 구말 경계 성조, 하강 현상에 중점을 두어 분석하고, 기쁨, 슬픔, 화남, 공포의 감정을 구분 지을 수 있는 억양 특징들을 음성 합성 시스템에 적용하는 과정을 보인다. 본 연구를 통해 화남의 감정에서 나타나는 억양의 상승 현상을 확인할 수 있었고, 각 감정에 따른 특징적 억양 패턴을 찾을 수 있었다.
최근들어 유비쿼터스 환경에서 인간 친화적 인터페이스를 갖는 서비스 로봇에 대한 연구가 매우 활발하다. 인간과 자연스러운 상호작용을 위하여, 화자를 바라보고, 깨끗한 음성신호를 얻는 과정에서 음원의 위치 측정은 필연적이다. 본 논문은 마이크로폰에 도달되는 동일 신호의 도착시간지연(Time Delay of Arrival: TDOA) 특성 행렬을 정의하고, 이를 이용하여, 음원의 위치 측정 시스템을 구현한다. 휴머노이드 로봇에 구현된 실제 시스템을 통하여 방향 검지 및 높이 구분이 잘 이루어짐을 확인한다.
본 논문에서는 음성의 스펙트럼 형태는 유지하면서 음성을 기계적인 음성으로 변환시키기는 실시간 음성 변환 방법을 제안하였다. 이러한 목적을 위하여 LPC 분석 및 합성 방법을 사용하여 변환된 음성의 스펙트럼은 유지하였고 합성된 음성의 피치는 자유롭게 변경되도록 하였다. 제안된 방법에서는 변환된 음성이 보다 자연스럽게 들리게 하기 위하여 여기 신호 발생기에 이득 정합 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 음성 변환 실험을 수행하였다. 실험 결과에서 원 음성 신호는 원 화자의 신원을 알기가 어려운 기계적인 음성 신호로 바뀌는 것을 알 수 있었고 피치의 심한 변화에도 변환된 음성의 의미는 정확히 전달될 수 있었다. 제안된 시스템은 시스템의 실시간으로 구현될 수 있는지 확인하기 위하여 TI TMS320C6711DSK 보드를 사용하여 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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