• 대한음성학회지:말소리
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• 제62호
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• pp.133-147
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• 2007

In this paper, we introduce a phone vector discrete HMM(PVDHMM) that decodes a phone sequence string, and demonstrates the applicability to spoken document retrieval. The PVDHMM treats a phone recognizer or large vocabulary continuous speech recognizer (LVCSR) as a vector quantizer whose codebook size is equal to the size of its phone set. We apply the PVDHMM to decode the phone sequence strings and compare the outputs with those of a continuous speech recognizer(CSR). Also we carry out spoken document retrieval experiment through PVDHMM word spotter on the phone sequence strings which are generated by phone recognizer or LVCSR and compare its results with those of retrieval through the phone-based vector space model.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.273-278
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• 2004

본 논문은 주인식기로 흔히 사용되는 HMM 인식 알고리즘을 보완하기 위한 방법으로 회귀신경회로망(Recurrent neural networks : RNN)을 적용하였다. 이 회귀신경회로망 중에서 실 시간적으로 동작이 가능하게 한 방법인 다층회귀신경예측 모델 (Multi-layer Recurrent Neural Prediction Model : MRNPM)을 사용하여 학습 및 인식기로 구현하였으며, HMM과 MRNPM 을 이용하여 Hybrid형태의 주 인식기로 설계하였다. 설계된 음성 인식 알고리즘을 잘 구별되지 않는 한국어 숫자음(13개 단어)에 대해 화자 독립형으로 인식률 테스트 한 결과 기존의 HMM인식기 보다 5%정도의 인식률 향상이 나타났다. 이 결과를 이용하여 실제 DSP(TMS320C6711) 환경 내에서 최적(인식) 코드만을 추출하여 임베디드 음성 인식 시스템을 구현하였다. 마찬가지로 임베디드 시스템의 구현 결과도 기존 단독 HMM 인식시스템보다 향상된 인식시스템을 구현할 수 있게 되었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제48호
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• pp.127-139
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• 2003

An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. In this paper we propose an HMM based speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Korean speak Japanese. For this purpose we also develop phoneme recognizers for Korean and Japanese. Experimental results show that the machine scores of the proposed recognizer correlate with expert ratings well.

• 음성과학
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• 제8권3호
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• pp.123-132
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• 2001

In recent years research on HCI technology has been very active and speech recognition is being used as its typical method. Its recognition, however, is deteriorated with the increase of surrounding noise. To solve this problem, studies concerning the multimodal HCI are being briskly made. This paper describes automated lipreading for bimodal speech recognition on the basis of image- and speech information. It employs audio-visual DB containing 1,074 words from 70 voice and tri-viseme as a recognition unit, and state tied HMM as a recognition model. Performance of automated recognition of 22 to 1,000 words are evaluated to achieve word recognition of 60.5% in terms of 22word recognizer.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.41-46
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• 2000

본 논문에서는 자바를 사용하여 연속분포 HMM 알고리즘과 Browser-embedded 모델로 음성인식시스템을 구현하였다. 이 시스템은 웹상에서 음성분석, 처리, 인식과정을 실행할 수 있도록 설계되었으며, 클라이언트에서는 자바애플릿을 이용하여 음성의 끝점검출과 MFCC와 에너지 그리고 델타계수들을 추출하여 소켓을 통해 서버로 전송하고, 서버는 HMM 인식기와 학습DB를 이용하여 인식을 수행하고 인식된 결과는 클라이언트에 전송되어 문자로 출력되어진다. 또한 이 시스템은 플랫폼에 독립적인 시스템으로 네트웍상에서 구축되었기 때문에 높은 에러율을 갖고 있지만 멀티미디어 분야에 접목시켰다는 의의와 향후에 새로운 정보통신 서비스가 될 가능성이 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.127-130
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• 2000

In this paper, we explore the possibility to use wavelet decomposition based on modified octave structured 5-level filter banks as a set of features for speech recognition. The HMM (Hidden Markov Model) is used as a recognizer 〔l〕. We compared the performance of the wavelet decomposition with the mel-cepstrum and LPC cepstrum. Experimental results show favorable results.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제62호
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• pp.97-112
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• 2007

The speech recognizer in general operates in noisy acoustical environments. Many research works have been done to cope with the acoustical variations. Among them, the multiple-HMM model approach seems to be quite effective compared with the conventional methods. In this paper, we consider a multiple-model approach combined with the model compensation method and investigate the necessary number of the HMM model sets through noisy speech recognition experiments. By using the data-driven Jacobian adaptation for the model compensation, the multiple-model approach with only a few model sets for each noise type could achieve comparable results with the re-training method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.397-400
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• 2007

In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using both speech and face recognition. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between user and proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the face identification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer did not show a satisfactory results owing to the noisy environments.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.138-147
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• 2011

현재 한국의 음성 데이터베이스 구축 현황을 살펴보면 유아에 맞춰진 음성 데이터베이스는 구축이 되지 않은 실정이다. 국외 연구를 분석한 결과, 다양한 언어를 기반으로 유아 대상의 음성 데이터베이스가 구축되어 있다. 이는 성인의 음성과 유아의 음성은 언어학적으로 차이가 있기 때문에 유아는 유아에 맞는 음성 데이터베이스가 필요하다. 한국어에서 성인과 유아의 음성 차이를 알아보기 위해, HMM을 이용하여 유아와 성인의 음성인식을 비교하였다. 유아와 성인의 음성인식 비교는 성별, 나이별, 성도 길이 정규화의 적용 유무에 따라 실험한다. 본 논문에서는 한국어에서 유아의 음성을 유아의 음성인식기로 인식했을 때가 성인의 음성인식기로 인식했을 때 보다 월등히 인식률이 높았으며, 성도 길이 정규화의 적용이 인식률 향상에 도움이 되고 있음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.523-529
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• 2002

본 연구는 입체 시각을 위한 신경망에 대한 연구 결과로서 인간의 음성을 인식하는데 적용된다. 입체 시각신경망(SVNN)에 기반한 음성인식에서, 먼저 입력된 음성 신호를 표준 모델과 비교함으로써 유사성이 얻어진다. 이 값들은 다이나믹한 처리 과정으로 주어지고 이웃한 신경소자들 사이에서 경쟁적이고 협력적인 처리를 거치게 된다. 이러한 다이나믹한 처리과정을 통해 단 하나의 가장 우수한 신경세포(winner neuron)만이 최후에 검출된다. 비교연구에서 2층 구조의 SVNN은 HMM 인식기보다 인식정확도 측면에서 7.7% 더 높았다. 평가 결과. SVNN은 기손리 HMM 인식기 성능을 능가하는 것으로 나타났다.