The most popular speech feature used in speech recognition today is the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithm, which could reflect the perception characteristics of the human ear more accurately than other parameters. This paper adopts MFCC and its first order difference, which could reflect the dynamic character of speech signal, as synthetical parametric representation. Furthermore, we quote Dynamic Time Warping (DTW) algorithm to search match paths in the pattern recognition process. We use the software "GoldWave" to record English digitals in the lab environments and the simulation results indicate the algorithm has higher recognition accuracy than others using LPCC, etc. as character parameters in the experiment for Digital Isolated Word Recognition (DIWR) system.
Dynamic Programming Matching(DPM)은 순차적으로 구성된 문제를 수학적으로 최적화 시키는 기술로서 패턴인식 분야에서 다년간 중요한 역할을 해왔다. 서명인식을 위한 대부분의 실제적 적용에서는 Sakoe and Chiba [9]의 실제구현 버전이 기반이 되어 왔는데, 일반적으로 slope constraint p = 0의 방법이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 이 경우에는 전진탐색에 의한 휴리스틱한 방법을 적용한 MDPM이 상당한 처리 시간의 단축 뿐만 아니라 약간의 인식능력 향상을 가질 수 있음을 보여준다.
이 논문에서는 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템에서의 거리 함수를 다양화하면서 그 성능 변화를 살펴본다. QbSH는 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔으며, 많은 경우, dynamic time warping (DTW) 방법으로 사용해서 정합하고 있다. 그러나, DTW에서 사용하는 거리에 대해서는 특별한 관심을 가지지 않았으며, 일반적으로 절대적 차이값이나 그것의 제곱값을 많이 사용해 왔다. 이 논문에서는 여러 가지 거리에 대해서 성능을 측정하였다. 성능측정은 특정한 시스템에서 이루어진 것이기 때문에 일반성을 가지지 않을 수 있으나, DTW에서 사용하는 거리를 기존의 것과 다른 것으로 변화시켜서 성능을 향상시킬 가능성이 있음을 이 논문에서는 밝힌다. 본 논문에서는 10-12초 길이의 1000번의 쿼리 (Query)에 대해서 28시간 정도의 데이터베이스에서 실험한 결과, 논문에서 제안하는 거리가 기존의 절대적 차이값을 사용한 것보다 제1후보 검출 정확도가 10% 가량 상승함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.
This paper intends to provide convenience to the disabled, losing the use of their limbs, through voice recognition technology. The voice recognition part of this system recognizes voice by DTW (Dynamic Time Warping) Which is most Widely used in Speaker dependent system. Specially, S/N rate was improved through Wiener filter in the pre-treatment phase while considering real environmental conditions; the result values of 12th order feature pattern per frame are extracted by DTW algorithm using LPC and Cepsturm in feature extraction process. Furthermore, miniaturization is pursued using TMS320C32, 71's the floating-point DSP, for the hardware part. Currently, 90% of hardware porting has been completed, but we can confirm that the recognition rate was 96% as a result of performing the DTW algorithm in PC.
가전기기별 에너지 사용정보를 제공함으로써 가정에서 효율적인 에너지 사용을 유도할 수 있다. 가전기기별 사용정보를 효과적으로 제공하기 위해서는 NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) 기법이 필요하다.본 논문에서는 개별 가전기기 분류단계에서 쓰이는 DTW(Dynamic Time Warping) 기법을 소개한다. DTW 기법은 다른 두 시계열 데이턴간의 유사도를 측정하는 패턴인식 기법 중 하나이다. 이 유사도를 이용하여 가전기기의 동작여부를 판별하고 분류를 수행한다.
DTW를 사용한 텍스트종속 화자확인의 성능향상에 관한 것으로, 화자인식의 근본적인 난점인 화자 정보 추출의 어려움, 사칭자의 거부, 시간 변화에 따른 인식률 저하 등을 해결하고자 하였다. 먼저 기존의 DTW 방식을 유지하면서 DTW의 단점이라 할 수 있는 과다한 계산량과 발성 습관과 시간 변화에 따른 음성왜곡을 개선하기 위하여 기준 패턴에 통계적 의미를 도입한 대표 평균치 패턴을 사용하였다. 가중 켑스트럼은 화자별로 유용한 켑스트럼 차수를 구하여, 그 차수에 가중치를 두는 것으로 본 실험에서는 F-ratio를 사용하여 구하였다. 실험결과 대표 평균치 패턴과 F-ratio를 사용할 경우 인식률이 각각 약 3~4% 향상되었다.
Keyword spotting is effective to find keyword from the continuously pronounced speech. However, non-keyword may be accepted as keyword when the environmental noise occurs or speaker changes. To overcome this performance degradation, utterance rejection techniques using confidence measure on the recognition result have been developed. In this paper, we apply DTW to the HMM based broadcasting news keyword spotting system for rejecting non-keyword. Experimental result shows that false acceptance rate is decreased to 50%.
본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 강수량과 자동차 주행속도 등의 환경조건에 따라 와이퍼 속도를 일정하게 적용한 기존의 시스템을 개선하여 운전자의 개인 특성에 의해서도 속도 변경이 가능하게 함으로서 인간에게 조금 더 친밀감을 제공하는 시스템을 구현하였다. 초기 와이퍼 속도는 입력받은 강수량과 자동차 주행 속도로 추론하여 구하였다. 추론된 와이퍼 속도를 운전자의 개인 특성에 따라 변경하고자 할 경우, 해당 음성명령을 입력받아 재 추론하였다. 음성인식을 위해서는 고립단어 인식에 적절한 DTW방식을 사용하였고, 와이퍼 속도는 퍼지 추론을 적용하여 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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