• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.65-71
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• 2004

본 논문은 주성분분석(PCA, Principle Component Analysis) 혹은 독립성분분석(ICA, Independent Principle Component Analysis)를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model) 파라메타의 차수를 감소시킴으로써 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 화자 적응 알고리즘을 개선하였다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 PCA와 ICA를 통해 모델 mixture component의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 추정해야 하는 적응 파라메타의 수를 줄였다. 기존의 MLLR 알고리즘은 SI(Speaker Independent)모델 보다 좋은 인식성능을 나타내기 위해 30초 이상의 적응 데이터가 요구되었고, 반면 제안한 알고리즘은 적응 파라메타의 수를 감소시킴으로써 10초 이상의 적응데이터가 요구되었다. 또한, 36차의 HMM 파라메타는 기존의 MLLR 알고리즘과 비슷한 인식성능을 나다내는 10차의 주성분이나 독릭성분을 사용함으로써 MLLR 알고리즘에서 적응파라메타를 추정할 때 요구되는 연산량을 1/167로 감소시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.190-198
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• 2002

화자확인에서 사용되는 디코딩 방법에는 음성인식에서 주로 사용되는 비터비 알고리듬을 사용하여 왔다. 그러나 화자확인에서는 화자의 특성을 최대한 발휘하여 같은 음소라도 화자마다 다르게 인식해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 화자확인 디코딩에서 사용하는 비터비 알고리듬을 대신하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 음성인식에서 사용되고 있는화자 적응 알고리듬을 화자의 특성에 따라 모델 파라미터로 변환하는 것을 응용한 방법이다. 본 논문에서는 여러 적응 알고리듬중 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression)과 MAP (Maximum A-Posterior) 적응 알고리듬을 사용하였고 제안된 알고리듬이 기존의 비터비 알고리듬을 사용하였을 때보다 평균 30%의 EER (Equal Error Rate) 향상을 이루었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.219-225
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• 2013

This paper presents a method using Maximum-Likelihood Linear Regression (MLLR) adaptation to improve recognition performance of Limabeam algorithm for speech recognition using microphone array. From our investigation on Limabeam algorithm, we can see that the performance of filtering optimization depends strongly on the supporting optimal state sequence and this sequence is created by using Viterbi algorithm trained with HMM model. So we propose an approach using MLLR adaptation for the recognition of speech uttered in a new environment to obtain better optimal state sequence that support for the filtering parameters' optimal step. Experimental results show that the system embedded with MLLR adaptation presents the word correct recognition rate 2% higher than that of original calibrate Limabeam and also present 7% higher than that of Delay and Sum algorithm. The best recognition accuracy of 89.4% is obtained when we use 4 microphones with 5 utterances for adaptation.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.539-544
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• 2003

본 논문은MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression)를 화자 적응시 과적응 방지를 위해 트리 구조에서 HHM 파라메타의 변환을 결정하는 점유 문턱값 (occupation threshold)의 영향을 감소하는 방법에 대해 기술한다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 분석과 독립성분 분석을 통해 모델 혼합성분의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 적은 적응데이터에 의한 과적응의 영향을 감소시켰다. 점유 문턱값을 작게 설정함으로써 변환함수의 수를 증가시켰을 경우, 기존의 MLLR 알고리즘은 과적응에 의해 화자 독립 모델보다 낮은 인식률을 나타내는 반면, 제안한 MLLR알고리즘은 화자 독립 모델의 성능에 비해 평균 2%이상 인식율 향상을 나타내었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제58호
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• pp.35-44
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• 2006

Maximum likelihood linear regression (MLLR) adaptation experiences severe performance degradation with very tiny amount of adaptation data. Eigenspace- based MLLR, as an alternative to MLLR for fast speaker adaptation, also has a weak point that it cannot deal with the mismatch between training and testing environments. In this paper, we propose a simultaneous fast speaker and environment adaptation based on eigenspace-based MLLR. We also extend the sub-stream based eigenspace-based MLLR to generalize the eigenspace-based MLLR with bias compensation. A vocabulary-independent word recognition experiment shows the proposed algorithm is superior to eigenspace-based MLLR regardless of the amount of adaptation data in diverse noisy environments. Especially, proposed sub-stream eigenspace-based MLLR with bias compensation yields 67% relative improvement with 10 adaptation words in 10 dB SNR environment, in comparison with the conventional eigenspace-based MLLR.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.213-218
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• 2013

은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.727-739
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• 2003

본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.

• 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.75-88
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• 2004

In this paper, we propose a new approach to sequential linear regression adaptation of continuous density hidden Markov models (CDHMMs) based on transformation space model (TSM). The proposed TSM which characterizes the a priori knowledge of the training speakers associated with maximum likelihood linear regression (MLLR) matrix parameters is effectively described in terms of the latent variable models. The TSM provides various sources of information such as the correlation information, the prior distribution, and the prior knowledge of the regression parameters that are very useful for rapid adaptation. The quasi-Bayes (QB) estimation algorithm is formulated to incrementally update the hyperparameters of the TSM and regression matrices simultaneously. Experimental results showed that the proposed TSM approach is better than that of the conventional quasi-Bayes linear regression (QBLR) algorithm for a small amount of adaptation data.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.82-89
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• 2004

고음질 합성을 하면서도 다양한 음색을 갖도록 하기 위해서는 파형부호화를 이용한 합성법에 적용할 수 있는 피치 변경법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡률을 최소화하는 영교차 단위의 시간축 조절에 의한 피치 변경법과 피치 동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요한 피치시점 검출법을 제안함으로써 고음질을 유지하면서 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄이고 스펙트럼 왜곡률을 최소화하고 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치 변경법을 제안하였다. 결과적으로 전체 피치 변경율에 대해서는 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡률이 0.73%개선되었고 피치 압축시에는 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡율이 2.18%개선되었다.