본 연구에서는 KM-Net(Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법으로 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을(평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터(KLE) 452 음성 데이터와 항공편 예약관련 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 전체적으로 음소인식의 경우 평균 34-37%, 단어인식의 경우 평균 9%, 연속음성인식의 경우 평균 7-8%의 인식성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서, 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보였으며. 잡음을 부가한 음성에 대한 적응화 실험에서도 향상된 인식성능을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인한 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.736-738
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2005
최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.
In this thesis, we perform the experiment of speaker recognition by identifying vowels in the pronunciation of each speaker using Adaptive Resource Theory 2(ART2) model. The 5 adult males and 5 adult females pronounce from 0 to 9 digits. We extract the vowels from the pronunciation of each speaker first, we are extracted characteristic coefficient through a pitch detection algorithm, a LPC analysis, and a LPC cepstral analysis to generate an input pattern of ART2. The experimental results showed that pitch coefficients are somewhat more enhanced than LPC or LPC cepstral coefficient.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.225-228
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2002
본 논문에서는 화자인식을 위하여 강인한 주성분 분석법(Robust Principal Component Analysis)을 갖는 화자인식 방법을 제안하였다. 강인한 주성분 분석법은 특징벡터들의 outlier가 존재할 경우 k-차원으로 줄이면서 강인한 화자 모델을 만들기 위하여 사용한다. 기존의 PCA 방법은 순수한 화자의 정보가 잡음 등의 outlier에 의해 손상될 수 있으므로, 강인한 주성분 분석법을 사용하여 outlier의 영향을 감소 시켰다. 화자 별로 k-차원 diagonal GMM 학습시 mixture 수를 적응시켜 데이터 저장 공간을 최소화하였다. 200명의 고립 숫자음을 사용하여 기존의 diagonal GMM 방법과 제안된 방법을 실험한 결과, 제안된 방법에서 약 $1.5\%$더 높은 인증률을 얻을 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.696-700
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2007
A new method that improves the performance of the phonetic transcription based speech recognition system is presented with the speaker-independent phonetic recognizer. Since SI phoneme HMM based speech recognition system uses only the phoneme transcription of the input sentence, the storage space could be reduced greatly. However, the performance of the system is worse than that of the speaker dependent system due to the phoneme recognition errors generated from using SI models. A new training method that iteratively estimates the phonetic transcription and transformation vectors is presented to reduce the mismatch between the training utterances and a set of SI models using speaker adaptation techniques. For speaker adaptation the stochastic matching methods are used to estimate the transformation vectors. The experiments performed over actual telephone line shows that a reduction of about 45% in the error rates could be achieved as compared to the conventional method.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.87-94
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2007
In this paper, the performance of the speech recognition and speaker adaptation methods are studied. The speech recognition using energy state and VQ(Vector Quantization) is suggested and the speaker adaptation methods(Maximum a posteriori probability estimation, linear specrum estimation) are considered. The experimental results show that recognition ration using energy state is 2-3 % better than that of general VQ.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.351-352
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2012
다자간 영상통화를 사용할 경우 참여자들의 각기 다른 회의환경과 음성 입력 장치의 사용으로 인해 화자별로 다른 크기의 음량이 발생하게 되어 듣는 화자는 다른 크기의 음량을 청취하면서 불편함을 느끼게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 크기의 음량을 일정한 기준으로 조절하는 음량정규화 방식을 제안한다. 제안된 방식은 화자의 평균음량크기를 추정하는 동안 음량정규화 처리하는 적응구간과, 구해진 평균음량크기를 통해 음량정규화 처리하는 유지구간으로 나누어 처리한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.9C
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pp.884-890
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2003
In this paper, we studied the speaker adaptation methods that improve the speaker independent recognition system. For the independent speakers, we compared the results between bigram and back-off bigram, MAP and MLLR. Cause back-off bigram applys unigram and back-off weighted value as bigram probability value, it has the effect adding little weighted value to bigram probability value. We did an experiment using total 39-feature vectors as featuring voice parameter with 12-MFCC, log energy and their delta and delta-delta parameter. For this recognition experiment, We constructed a system made by CHMM and tri-phones recognition unit and bigram and back-off bigrams language model.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.1
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pp.149-160
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1997
This paper is concerned with the problem of speaker-adaptive speech synthes is method using a mapped codebook designed by fuzzy mapping on FLVQ (Fuzzy Learning Vector Quantization). The FLVQ is used to design both input and reference speaker's codebook. This algorithm is incorporated fuzzy membership function into the LVQ(learning vector quantization) networks. Unlike the LVQ algorithm, this algorithm minimizes the network output errors which are the differences of clas s membership target and actual membership values, and results to minimize the distances between training patterns and competing neurons. Speaker Adaptation in speech synthesis is performed as follow;input speaker's codebook is mapped a reference speaker's codebook in fuzzy concepts. The Fuzzy VQ mapping replaces a codevector preserving its fuzzy membership function. The codevector correspondence histogram is obtained by accumulating the vector correspondence along the DTW optimal path. We use the Fuzzy VQ mapping to design a mapped codebook. The mapped codebook is defined as a linear combination of reference speaker's vectors using each fuzzy histogram as a weighting function with membership values. In adaptive-speech synthesis stage, input speech is fuzzy vector-quantized by the mapped codcbook, and then FCM arithmetic is used to synthesize speech adapted to input speaker. The speaker adaption experiments are carried out using speech of males in their thirties as input speaker's speech, and a female in her twenties as reference speaker's speech. Speeches used in experiments are sentences /anyoung hasim nika/ and /good morning/. As a results of experiments, we obtained a synthesized speech adapted to input speaker.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.6B
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pp.746-751
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2001
일반적으로 음향 반향 제거기에서 적응필터의 안정성을 보장하기 위해서 동시통화 검출기(DTD)를 사용하여 원단화자 신호와 근단화자 신호의 존재 여부에 따라 적응필터 계수의 적응 여부를 결정한다. 본 논문에서는 두 개의 상호상관계수를 이용하여 계산량과 메모리 소자수 면에서 효율적인 동시통화 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 마이크로폰의 입력신호와 추정된 반향 신호간의 상호상관계수, 그리고 마이크로폰의 입력신호와 오차신호간의 상호상관계수를 이용하여, 주행 상황과 같이 심한 잡음 환경에서도 동시통화 구간의 시작점과 끝점 검출에 강인한 특성을 갖는다. 또한, 기존의 상호상관도를 이용하는 방법에 비하여 적은 양의 계산과 메모리를 필요로 하여 저가의 고정소수점 DSP를 이용한 실시간 구현에 적합하다. 성능 평가를 위하여 차내 핸즈프리 통신 환경에서 얻은 실측 데이터를 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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