• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.1-6
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• 2003

본 논문에서는 음절수와 모음 열 정보를 이용한 한국어 연속 숫자 인식을 제안하였다. 제안한 연속 숫자 인식기는 첫 단계로 발성된 연속 숫자 음성에서 음절수와 구간을 추출하고, 두 번째 단계로 모음 열을 인식한다. 이와 같이 인식된 모음 열 정보를 이용하여 인식 후보를 줄이게 된다. 인식후보 모델은 조음효과에 효과적으로 대처할 수 있는 CV(Consonant Vowel), VCCV, VC단위 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하여 연속 숫자 음성인식기를 구성하였다. 실험결과 제안된 방법이 조음효과를 효과적으로 대처하고 연결 숫자 인식에 유효함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.481-485
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• 1989

The object of this parer is on the design of an broad board classifier for connected. Korean digit. Many approaches have been applied in speech recognition systems: parametric vector quantization, dynamic programming and hiden Markov model. In the 80's the neural network method, which is expected to solve complex speech recognition problems, came bach. We have chosen the rule based system for our model. The phoneme-groups that we wish to classify are vowel_like, plosive_like fricative_like, and stop_like.The data used are 1380 connected digits spoken by three untrained male speakers. We have seen 91.5% classification rate.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.312-318
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• 2006

기존의 립싱크 시스템은 음소 분할 후, 각각의 음소를 인식하는 2단계의 과정을 거쳤다. 하지만, 정확한 음소 분할의 부재와 음성이 끊긴 분할 된 음소로 이루어진 훈련 데이터들은 시스템의 전체 성능을 크게 떨어뜨렸다. 이런 문제를 해결하기 위해 Head-Body-Tail (HBT) 모델을 이용한 단모음 연속어 인식 기술을 제안한다. 주로 소규모 어휘를 다루는데 적합한 HBT 모델은 Head 와 Tail 부분에 문맥 종속 정보를 포함하여 앞 뒤 문맥에 따른 조음효과를 최대한 반영한다. 또한, 7개의 단모음을 입모양이 비슷한 세 개의 클래스로 분류하여, 클래스에 종속적인 코드북 3개를 가진 반연속HMM (Hidden Markov Model)을 적용하여 시스템을 최적화하고, 변이 부분이 큰 단어의 처음과 끝은 연속HMM의 8 믹스쳐 가우시안 구조를 사용하여 모델링하였다. 제안한 방법은 HBT구조의 연속HW과 대등한 성능을 보이지만, 파라미터 수는 33.92% 감소하였다. 파라미터 감소는 계산 양을 줄여주므로, 시스템이 실시간으로 동작 가능하게 한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권4호
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• pp.61-71
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• 2009

This study aims to investigate whether the misalignment between syllable and word onsets due to the process of resyllabification affects Korean-English late bilinguals perceiving English continuous speech. Two word-spotting experiments were conducted. In Experiment 1, misalignment conditions (resyllabified conditions) were created by adding CVC contexts at the beginning of vowel-initial words and alignment conditions (non-resyllabified conditions) were made by putting the same CVC contexts at the beginning of consonant-initial words. The results of Experiment 1 showed that detections of targets in alignment conditions were faster and more correct than in misalignment conditions. Experiment 2 was conducted in order to avoid any possibilities that the results of Experiment 1 were due to consonant-initial words being easier to recognize than vowel-initial words. For this reason, all the experimental stimuli of Experiment 2 were vowel-initial words preceded by CVC contexts or CV contexts. Experiment 2 also showed misalignment cost when recognizing words in resyllabified conditions. These results indicate that Korean listeners are influenced by misalignment between syllable and word onsets triggered by a resyllabification process when recognizing words in English connected speech.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.1002-1013
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• 1996

문자 분할은 필기체 문서 서식의 자동 인식 과정에서 중요한 부분이다. 본 연구는 off-line 필기체 한글로부터 문자를 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한글의 구조적 특성에 기반을 두고 있다. 먼저 투영에 의하여 입력 단어로 부터 분할 을 위한 특징과 연결 화소, 획을 추출한다. 두 번째 단계에서 획의 모양과 위치, 획과 획과의 관계를 이용하여 한글의 기본 자소 클래스 영역을 찾는다. 세 번째 단계는 분할 과정으로 WRC(While Run Column)다음에 초성이나 수평 모음이 오는 경우 이 WRC에서 수직으로 분할하며, 분할된 세그먼트의 길이가 임계값 이상아면 자소 클래 스와 문자의 칼럼에 대한 특징을 이용하여 예상 분할 영역을 찾고, 이 영역에 있는 획을 따라 요철 형태로 분할한다.