• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.343-350
• /
• 2015

This paper presents a context recognition method using environmental sound signals, which is applied to a mobile-based client monitoring system. Seven acoustic contexts are defined and the corresponding environmental sound signals are obtained for the experiments. To evaluate the performance of the context recognition, MFCC and LPCC method are employed as feature extraction, and statistical pattern recognition method are used employing GMM and HMM as acoustic models, The experimental results show that LPCC and HMM are more effective at improving context recognition accuracy compared to MFCC and GMM respectively. The recognition system using LPCC and HMM obtains 96.03% in recognition accuracy. These results demonstrate that LPCC is effective to represent environmental sounds which contain more various frequency components compared to human speech. They also prove that HMM is more effective to model the time-varying environmental sounds compared to GMM.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.11 no.12
• /
• pp.497-503
• /
• 2011

In this paper, we proposed the MCE as a GMM training method to improve the performance of environmental sounds recognition. We model the environmental sounds data with newly defined misclassification function using the log likelihood of the corresponding class and the log likelihood of the rest classes for discriminative training. The model parameters are estimated with the loss function using GPD(generalized probabilistic descent). For recognition performance comparison, we extracted the 12 degrees features using preprocessing and MFCC(mel-frequency cepstral coefficients) of the 9 kinds of environmental sounds and carry out GMM classification experiments. According to the experimental results, MCE training method showed the best performance by an average of 87.06% with 19 mixtures. This result confirmed us that MCE training method could be effectively used as a GMM training method in environmental sounds recognition.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.109-112
• /
• 1999

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 연속 숫자음의 인식을 위하여 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고, 음절 단위로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 숫자음의 알 뒤 연음현상을 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 숫자음과 이를 음절 단위로 세그먼트한 숫자음을 DB로 사용하여 적응화를 수행하였다. 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.10 no.12
• /
• pp.27-33
• /
• 2010

In this study, we conducted the classification experiments with GMM (Gaussian Mixture Model) from combining the extracted features by using microphone, Gyro sensor and Acceleration sensor in 9 different environment types. Existing studies of Context Aware wanted to recognize the Environment situation mainly using the Environment sound data with microphone, but there was limitation of reflecting recognition owing to structural characteristics of Environment sound which are composed of various noises combination. Hence we proposed the additional application methods which added Gyro sensor and Acceleration sensor data in order to reflect recognition agent's movement feature. According to the experimental results, the method combining Acceleration sensor data with the data of existing Environment sound feature improves the recognition performance by more than 5%, when compared with existing methods of getting only Environment sound feature data from the Microphone.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1994.06c
• /
• pp.403-406
• /
• 1994

음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.42 no.6
• /
• pp.627-636
• /
• 2023

Due to the COVID-19 pandemic, the global population has experienced drastic changes, one of which is the increase in remote work. Given the ongoing possibility of exposure to infectious diseases and various other circumstances, the expansion of remote work is anticipated. To enhance the efficiency of remote work and address its existing limitations, this study surveyed the perceptions of indoor environments among individuals who worked from home during the COVID-19 pandemic. The study examined how the characteristics of individuals influenced their perceptions of indoor environments. It was found that the number of occupants and rooms, size of the house, and noise sensitivity affected the perceptions of outdoor noise, neighbor noise, and indoor noise caused by cohabitants. The findings can be used as foundational data for designing multipurpose housing that can be utilized not only for residential purposes but also for work and educational settings in the future.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.817-821
• /
• 2012

In this paper we applied the optimal mixture number estimation technique in GMM(Gaussian mixture model) using BIC(Bayesian information criterion) and MDL(minimum description length) as a model selection criterion for environmental sounds recognition. In the experiment, we extracted 12 MFCC(mel-frequency cepstral coefficients) features from 9 kinds of environmental sounds which amounts to 27747 data and classified them with GMM. As mentioned above, BIC and MDL is applied to estimate the optimal number of mixtures in each environmental sounds class. According to the experimental results, while the recognition performances are maintained, the computational complexity decreases by 17.8% with BIC and 31.7% with MDL. It shows that the computational complexity reduction by BIC and MDL is effective for environmental sounds recognition using GMM.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06e
• /
• pp.365-368
• /
• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.565-570
• /
• 2006

웨어러블 환경에서 가장 유용한 사용자 인터페이스는 음성이다. 그러나 현재 노이즈 제거 기술로는 웨어러블 환경과 같은 고소음 환경에서 음성 인식기의 실제적인 응용은 거의 불가능하다. 본 논문은 환경노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 이를 위해 성대신호를 한국어 음운자질 이론을 기반으로 설명하고, 입력신호를 분석하여 이러한 접근방법의 타당성을 검증한다. 이러한 성대신호의 분석을 위해 스펙트럼과, FFT 결과를 사용하고, MFCC 알고리즘을 이용하여 주파수 영역내의 정보량이 인식에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 분석결과를 바탕으로 성대신호 명령어 인식기를 위한 특징벡터로 유/무성음 분리에 사용되는 특징벡터가 유용함을 ZCPA 알고리즘을 이용한 성대신호 명령어 인식기를 개발하여 검증한다. 실험결과 ZCPA 를 사용한 것이 MFCC 에 비해 16%높은 인식률을 보인다.

• Proceedings of the KSPS conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.211-214
• /
• 2003

일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.