• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.43-44
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• 2017

본 논문에서는 상용화된 음성-인식 디바이스가 다른 임베디드 모듈과 통신하며 스마트홈 중앙처리 서버역할을 수행하려 할 때 제작사에 의해 개발되어지지 않거나 제한된 모듈과 서비스만을 제공한다는 문제점을 해결하기 위해 사용자가 직접 간단한 작업으로 원하는 기능의 모듈을 개발하여 자유롭게 음성인식명령을 추가할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 플랫폼의 개념은 특정 OS에 종속되지 않으므로 다양한 시스템에서 제공될 수 있도록 설계되었으며 실험 플랫폼은 Windows기반으로 제작되었으나 다른 시스템에도 같은 개념을 적용하여 제작할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.272-278
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• 2015

본 논문에서는 음성신호 피치 정보를 이용한 감정 인식 시스템 개발을 목표로 피치 정보로부터 다양한 파라메터 추출방법을 연구하였다. 이를 위하여 다양한 감정이 포함된 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 피치의 통계적인 정보와 수치해석 기법을 사용한 피치 파라메터를 생성하였다. 이러한 파라메터들은 GMM(Gaussian Mixture Model) 기반의 감정 인식 시스템을 구현하여 각 파라메터의 성능을 비교되었다. 또한 순차특징선택 방법을 사용하여 최고의 감정 인식 성능을 나타내는 피치 파라메터들을 선정하였다. 4개의 감정을 구별하는 실험 결과에서 총 56개의 파라메터중에서 15개를 조합하였을 때 63.5%의 인식 성능을 나타내었다. 또한 감정 검출 여부를 나타내는 실험에서는 14개의 파라메터를 조합하였을 때 80.3%의 인식 성능을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.138-145
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• 1990

본 논문에서는 합성단위를 반음절로 하여 적은 데이터 베이스를 차지하면서도, 합성음의 자연스러움을 향상 시키기 위한 한국어 규칙 합성법을 제시한다. 반음절 음성신호를 분석하기 위해 12차 선형 예측법을 사용하며, 합성음의 자연성과 명료성을 위해 음절간 접속 규칙, 모음부의 연결규칙을 개발한다. 또한 신경망 모델을 이용한 음운 변동 규칙과 운율규칙을 적용한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권6호
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• pp.813-819
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• 2014

The purpose of this study was to extract accurate parameters of facial movement features using 3-D motion capture system in speech recognition technology through lip-reading. Instead of using the features obtained through traditional camera image, the 3-D motion system was used to obtain quantitative data for actual facial movements, and to analyze 11 variables that exhibit particular patterns such as nose, lip, jaw and cheek movements in monosyllable vocalizations. Fourteen subjects, all in 20s of age, were asked to vocalize 11 types of Korean vowel monosyllables for three times with 36 reflective markers on their faces. The obtained facial movement data were then calculated into 11 parameters and presented as patterns for each monosyllable vocalization. The parameter patterns were performed through learning and recognizing process for each monosyllable with speech recognition algorithms with Hidden Markov Model (HMM) and Viterbi algorithm. The accuracy rate of 11 monosyllables recognition was 97.2%, which suggests the possibility of voice recognition of Korean language through quantitative facial movement analysis.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.53-65
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• 2009

영한 기계번역에서 영어 단어의 품사결정은 번역할 문장에 사용된 어휘의 품사 모호성을 해소하기 위해 필요하다. 어휘의 품사 모호성은 구문 분석을 복잡하게 하고 정확한 번역을 생성하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어휘 분석 이후 구문 분석 이전에 품사 모호성을 해소하려 하였으며 품사 모호성을 해소하기 위한 CatAmRes 모델을 제안하고 다른 품사태깅 방법과 성능 비교를 하였다. CatAmRes는 Penn Treebank 말뭉치를 이용하여 Bayesian Network를 학습하여 얻은 확률 분포와 말뭉치에서 나타나는 통계 정보를 이용하여 영어 단어의 품사를 결정을 한다. 본 논문에서 제안한 영어 품사결정 모델 CatAmRes는 결정할 품사의 적정도 값을 계산하는 Calculator와 계산된 적정도 값에 근거하여 품사를 결정하는 POSDeterminer로 구성된다. 실험에서는 CatAmRes의 동작과 성능을 테스트 하기 위해 WSJ, Brown, IBM 영역의 말뭉치에서 추출한 테스트 데이터를 이용하여 품사결정의 정확도를 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.216-219
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• 2003

Among the techniques to protect private information by adopting biometrics, speaker verification is expected to be widely used due to advantages in convenient usage and inexpensive implementation cost Speaker verification should achieve a high degree of the reliability in the verification nout the flexibility in speech text usage, and the efficiency in verification system complexity. Continuants have excellent speaker-discriminant power and the modest number of phonemes in the category, and multilayer perceptrons (MLPs) have superior recognition ability and fast operation speed. In consequence, the two provide viable ways for speaker verification system to obtain the above properties. This paper implements a system to which continuants and MLPs are applied, and evaluates the system using a Korean speech database. The results of the experiment prove that continuants and MLPs enable the system to acquire the three properties.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4930-4951
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• 2018

The deep learning based speech enhancement has shown considerable success. However, it still suffers performance degradation under mismatch conditions. In this paper, an adaptation method is proposed to improve the performance under noise mismatch conditions. Firstly, we advise a noise aware training by supplying identity vectors (i-vectors) as parallel input features to adapt deep neural network (DNN) acoustic models with the target noise. Secondly, given a small amount of adaptation data, the noise-dependent DNN is obtained by using $L_2$ regularization from a noise-independent DNN, and forcing the estimated masks to be close to the unadapted condition. Finally, experiments were carried out on different noise and SNR conditions, and the proposed method has achieved significantly 0.1%-9.6% benefits of STOI, and provided consistent improvement in PESQ and segSNR against the baseline systems.

• Journal of Communications and Networks
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• 제1권3호
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• pp.153-157
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• 1999

In this paper, we derive finite-dimensional non-linear fil-ters for optimally reconstructing speech signals in Switched Predic-tion vocoders, Code Excited Linear Prediction(CELP) and Differ-ential Pulse Code Modulation (DPCM). Our filter is an extension of the Hidden Markov filter.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.168-182
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• 2020

Spoofing attacks, especially replay attacks, pose great security challenges to automatic speaker verification (ASV) systems. Current works on replay attacks detection primarily focused on either developing new features or improving classifier performance, ignoring the effects of feature variability, e.g., the channel variability. In this paper, we first establish a mathematical model for replay speech and introduce a method for eliminating the negative interference of the channel. Then a novel feature is proposed to detect the replay attacks. To further boost the detection performance, four post-processing methods using normalization techniques are investigated. We evaluate our proposed method on the ASVspoof 2017 dataset. The experimental results show that our approach outperforms the competing methods in terms of detection accuracy. More interestingly, we find that the proposed normalization strategy could also improve the performance of the existing algorithms.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권1호
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• pp.6-14
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• 2012

All types of part-of-speech (POS) tagging errors have been equally treated by existing taggers. However, the errors are not equally important, since some errors affect the performance of subsequent natural language processing seriously while others do not. This paper aims to minimize these serious errors while retaining the overall performance of POS tagging. Two gradient loss functions are proposed to reflect the different types of errors. They are designed to assign a larger cost for serious errors and a smaller cost for minor errors. Through a series of experiments, it is shown that the classifier trained with the proposed loss functions not only reduces serious errors but also achieves slightly higher accuracy than ordinary classifiers.