• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.201-207
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• 2004

본 논문은 연속음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP에 의한 음성 인식 방법을 사용한다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS(dynamic Multi-Section) 모델을 만들며, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법으로 연속음 데이터를 인식하게 하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 외에도 비교를 위해 전통적인 One-Stage DP 방법을 같은 조건 같은 데이터를 가지고 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 구문분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법이 우수한 것으로 나타났다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.41-50
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• 1994

본 연구는 단어 패턴 중 유사한 특성의 정보에 기초를 둔 DMS(Dynamic Multi-Section) 모델을 제안한다. 이 모델은 각각의 단어를 몇 개의 구간(Section)의 시계열로 분할하고, 각각의 구간 모두에 지속 시간 정보와 구간을 대표하는 특징 벡터를 구간의 정보로 등록해 둔 것이다. 단어 패턴에서 모델을 작성하는 절차는 대표 특징 벡터와 지속 시간의 정보를 거리에 따라 반영하면서 단어 패턴과 모델과의 매칭을 반복하여 매칭에 의한 누적 거리가 최소로 되도록 하는 것이다. 제안된 음성 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위해 DP 방법, HMM 방법 및 MSVQ 방법에 의한 음성 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 또한 제안된 DMS 모델을 이용한 음성 인식시에도 DMS/DP 방법에 의한 인식 및 DMS/VQ에 의한 인식률은 89.3%이다. 또한 DMS 모델을 이용한 DMS/DP에 의한 인식률은 95.8%이고, DMS/VQ에 의한 인식률은 96.8%이다. 그러므로, DMS 모델을 이용한 DMS/VQ 방법에 의한 인식이 일반적으로 많이 이용되고 잇는 DP 방법이나 HMM 방법 및 MSVQ 방법과 비교해 볼 때 인식률도 우수하며, 기억 용량 및 계산량도 감소되어, 본 연구에서 제안하는 DMS 모델의 유용성이 입증되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1039-1045
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• 1994

The speech recognition systems using VQ have usually the problem decreasing recognition rate, MSVQ assigning the dissimilar vectors to a segment. In this paper, applying One-stage DMS/DP algorithm to the recognition experiments, we can solve these problems to what degree. Recognition experiment is peformed for Korean DDD area names with DMS model of 20 sections and word unit template. We carried out the experiment in speaker dependent and speaker independent, and get a recognition rates of 97.7% and 81.7% respectively.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.97-104
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• 1995

본 논문은 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 연속 숫자음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DP에 의한 음성 인식 방법을 제안하다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS (Dynamic Multi-SEction) 모델을 만들며, 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 방법으로 실험 대ㅛ상의 연속 숫자음 데이터를 인식하게 하였다. 본 연구에서는 8명의 ㅣ남성 화자에 의해 2-3번 발음도니 21종의 7자리의 연속 숫자음이 사용되었고, 기존의 One-Stage DP와 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 음성 인식 알고리즘을 사용해서 화자 종속과 화자 독립 실험을 실험실 환경에서 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 인식률이 좋은 것으로 나타났으며, 제안된 방법에서는 화자 종속과 화자 독립 실험에서 각각 약 91.7%, 89.7%로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제12권3호
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• pp.13-25
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• 1993

본 논문은 음성 다이얼링 시스템을 구현하기 위한 연결어 인식에 관한 연구이다. 적용된 인식 알고리즘은 기준패턴을 생성할 때 DMS 모델을 이용한 One-stage DMS/DP 알고리즘이고, 인식 대상어는 광운대학교 부서명 150 단어이다. 연결어 인식을 실시간으로 처리하기 위한 방법으로써 본 논문에서는 음절과 단어 단위의 DMS 템플리트를 구성하여 실험하였고 이 실험결과로부터 실시간과 인식률을 고려한 최적의 인식은 단어단위 템플리트에서 20 구간의 DMS 템플리트를 구성하여 실험하였고 이 실험결과로부터 실시간과 인식률을 고려한 최적의 인식은 단어단위 템플리트에서 20구간의 DMS 모델을 적용하였을 때 수행되었고, 이때 다중화자종속과 화자독립의 인식률은 각각 97.2%, 86.8%이다. 실험된 결과를 이용하여 음성 다이얼링 모델 시스템을 DSP 전용칩인 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보오드, 486 PC와 DIAL 모뎀을 이용해서 구현하였고, 전체 다이얼링 시간은 약 7~14초가 소요되었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.51-56
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• 2000

본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권2E호
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• pp.55-61
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• 1997

This paper proposes a MSHMM(Multi-Section Hidden Markov Model) recognition method based on Fuzzy Concept, as a method on the speech recognition of speaker-independent. In this recognition method, training data are divided into several section and multi-observation sequences given proper probabilities by fuzzy rule according to order of short distance from MSVQ codebook per each section are obtained. Thereafter, the HMM per each section using this multi-observation sequences is generated, and in case of recognition, a word that has the most highest probability is selected as a recognized word. In this paper, other experiments to compare with the results of these experiments are implemented by the various conventional recognition methods(DP, MSVQ, DMS, general HMM) under the same data. Through results of all-round experiment, it is proved that the proposed MSHMM based on fuzzy concept is superior to DP method, MSVQ method, DMS model and general HMM model in recognition rate and computational time, and does not decreases recognition rate as 92.91% in spite of increment of speaker number.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.3-8
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• 2000

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.