This paper proposes a method to extract the personal information using a microphone array. Useful personal information, particularly customers, is age and gender. On the basis of this information, service applications for robots can satisfy users by offering services adaptive to the special needs of specific user groups that may include adults and children as well as females and males. We applied Gaussian Mixture Model (GMM) as a classifier and Mel Frequency Cepstral coefficients (MFCCs) as a voice feature. The major aim of this paper is to discover the voice source parameters of age and gender and to classify these two characteristics simultaneously. For the ubiquitous environment, voices obtained by the selected channels in a microphone array are useful to reduce background noise.
천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
음성인식시스템은 사람이 별도의 장비 없이 음성만으로 시스템의 사용이 가능한 편리한 장점을 지니고 있으나 여러 가지 기술적인 어려움과 실제 환경의 낮은 인식률로 폭넓게 사용되지 못한 상황이다. 그 중 배경잡음은 음성인식의 인식률을 저하시키는 원인으로 지적 받고 있다. 이러한 잡음환경에 있는 ASR(Automatic Speech Recognition)의 성능 향상을 위해 외측억제 기능 이 추가된 파라미터를 제안한다. ASR 에서 널리 사용되는 파라미터인 MFCC을 본 논문에서 제안한 파라미터와 HMM를 이용하여 인식률을 비교하여 성능을 비교하였다. 실험결과를 통해 제안된 파라미터의 사용을 통해 잡음환경에 있는 ASR의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
In an effort to enhance the quality of feature vector classification and thereby reduce the recognition error rate of the speaker-independent speech recognition, we employ the Mahalanobis distance in the calculation of the similarity measure between feature vectors. It is assumed that the metric matrix of the Mahalanobis distance be diagonal for the sake of cost reduction in memory and time of calculation. We propose that the diagonal elements be given in terms of the variations of the feature vector components. Geometrically, this prescription tends to redistribute the set of data in the shape of a hypersphere in the feature vector space. The idea is applied to the speech recognition by hidden Markov model with fuzzy vector quantization. The result shows that the recognition is improved by an appropriate choice of the relevant adjustable parameter. The Viterbi score difference of the two winners in the recognition test shows that the general behavior is in accord with that of the recognition error rate.
Farhadipour, Aref;Veisi, Hadi;Asgari, Mohammad;Keyvanrad, Mohammad Ali
ETRI Journal
/
제40권5호
/
pp.643-652
/
2018
Dysarthria is a degenerative disorder of the central nervous system that affects the control of articulation and pitch; therefore, it affects the uniqueness of sound produced by the speaker. Hence, dysarthric speaker recognition is a challenging task. In this paper, a feature-extraction method based on deep belief networks is presented for the task of identifying a speaker suffering from dysarthria. The effectiveness of the proposed method is demonstrated and compared with well-known Mel-frequency cepstral coefficient features. For classification purposes, the use of a multi-layer perceptron neural network is proposed with two structures. Our evaluations using the universal access speech database produced promising results and outperformed other baseline methods. In addition, speaker identification under both text-dependent and text-independent conditions are explored. The highest accuracy achieved using the proposed system is 97.3%.
The final purpose of this paper is the enhancement of speech recognition rate under the matched telephone environment between training data and test data. To analyze the effect by the distortion of the changing telephone channel on every call, MFCC is used as the feature parameter and CMN, RTCN, and RASTA are used as channel compensation techniques. For each case, the variation of feature parameters of all phones is analyzed. And, we find recognition rates according to each compensation method using the continuous HMM recognizer, and examine the relationship between variation and recognition rate.
In this paper, we implemented a speaker-independent speech recognizer using the TMS320F28335 DSP which is optimized for control applications. For this implementation, we used a small-sized commercial DSP module and developed a peripheral board including a codec, signal conditioning circuits and I/O interfaces. The speech signal digitized by the TLV320AIC23 codec is analyzed based on MFCC feature extraction methed and recognized using the continuous-density HMM. Thanks to the internal SRAM and flash memory on the TMS320F28335 DSP, we did not need any external memory devices. The internal flash memory contains ADPCM data for voice response as well as HMM data. Since the TMS320F28335 DSP is optimized for control applications, the recognizer may play a good role in the voice-activated control areas in aspect that it can integrate speech recognition capability and inherent control functions into the single DSP.
본 논문에서는 원가수와 모창가수를 구분하는 방법과 여기에 사용되는 특징 추출 방법을 제안한다. 구분 방법은 컴퓨터에게 원가수의 원곡 음원을 학습시킨 후 원가수와 모창가수 음원 5개를 비교하여 가장 유사도가 높은 것을 원가수로 분류한다. 특징 추출은 MFCC 를 사용하는데 파라메터인 주파수 대역과 윈도우 사이즈에 따라 성능이 달라지므로, 파라메터 선택을 위해 30곡의 테스트 셋을 구성하여 실험을 실시하였다.
In this paper, we propose that the contrast features of octave spectrum can be used to show spectral contrast features of some music clips. It shows the relative spectral distribution rather than average spectrum. From the experiment, it can be seen the method of spectral contrast features has a good performance in classification of music styles. Another comparative experiment shows that the method of spectral contrast features can better distinguish different music styles than the method of MFCC features that commonly used previously in the classification system of music styles.
한국어 숫자는 단음절로 이루어져 있고, 연속적으로 발음할 때 조음현상에 의해 발음이 심하게 변하고, 숫자간의 경계를 규정하기가 어려워진다. 특히 잡음환경에서는 한국어의 무성음인 자음구간의 주파수 특징이 많이 왜곡되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 전화망에서의 고성능 연속숫자음 인식기 개발을 위하여 그 첫 단계로서 다양한 조건에서 MFCC 특징계수를 구하는 방법들과 문맥독립 및 문맥종속 HMM의 상태수 및 각 상태에서의 mixture 수 변화에 대한 성능을 분석해본다. 음향모델로는 문맥독립 모델인 음소와 문맥종속 모델인 triphone 모델을 모두 평가하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.