• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.175-181
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• 2003

한국어 숫자음은 단음절이며 연결된 숫자음 사이에 연음현상의 영향 때문에 한국어 연결 숫자음의 인식방법으로 반음절에 기반한 모델들이 제시되어 왔다. 기존에 제안된 반음절이나 반음절＋반음절의 인식모델을 이용한 방법에서는 아직까지 우수한 인식성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 확장된 문맥종속 반음절 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식방법을 제안한다. 실험에서 연결숫자음은 SiTEC의 4 연숫자음 데이터 베이스를 사용하였으며 학습과 인식방법으로는 HTK 3.0의 C-HMM을 이용하였다. 기존의 방법들과 인식율을 비교해 본 결과, 92%의 비교적 우수한 인식성능을 보였다.

• 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.251-261
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• 2003

There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in noisy conditions. Among the noise-robust speech recognition methods, model-based adaptation approaches have been shown quite effective. Particularly, the PMC (parallel model combination) method is very popular and has been shown to give considerably improved recognition results compared with the conventional methods. In this paper, we experimented with the VTS (vector Taylor series) algorithm which is also based on the model parameter transformation but has not attracted much interests of the researchers in this area. To verify the effectiveness of it, we employed the algorithm in the continuous density HMM (Hidden Markov Model). We compared the performance of the VTS algorithm with the PMC method and could see that the it gave better results than the PMC method.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.3-8
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• 2023

4차 산업혁명으로 많은 산업 분야에 커다란 변화가 일어나고 있으며, 그중에서도 인공지능을 활용한 융합기술에 활발한 연구가 진행되고 있다. 그중에서도 인공지능을 활용한 객체 인식과 인식 결과를 활용한 디지털 전환(Digital Transformation) 분야에서 그 요구가 나날이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지내에 글자, 심볼, 선을 정확하게 인식하고 인식 결과를 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 표준화 포맷의 파일로 저장하기 위해 최적의 학습모델 구축 방법을 제안하였다. 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하기 위하여 인식 대상별 특성을 분석한 후 최적의 인식 기법을 선택하였다. 그다음으로 인식 대상별 인식률을 향상시키기 위하여 최적의 학습 모델 구축 방안을 제안하였다. 글자, 심볼, 선 인식의 순서와 가중치를 다르게 설정하여 인식 결과를 확인하였으며, 인식 후처리에 대한 방안도 마련하였다. 최종적인 인식 결과는 시뮬레이션 등 다양한 처리에 활용될 수 있는 표준화 포맷으로 저장하였다. 본 논문에서 제안한 최적의 학습 모델 구축에 대한 우수한 성능은 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 산업기술연구
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• 제28권A호
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• pp.185-189
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• 2008

Practical pattern recognition systems should overcome very large class problem. Sometimes it is almost impossible to build every model for every class due to memory and time constraints. For this case, grouping similar models will be helpful. In this paper, we propose GMC(Group Model Clustering) to build a large class Chinese character recognition system. We built hidden Markov models for 10% of total classes, then classify the rest of classes into already trained group classes. Finally group models are trained using group model clustered data. Recognition is performed using only group models, in order to achieve reduced model size and improved recognition speed.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제51호
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• pp.151-165
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• 2004

For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.215-221
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• 2014

지문인식시스템은 사용자의 지문을 전자적으로 읽어 미리 입력된 데이터와 비교해 본인 여부를 판별하여 사용자의 신분을 확인하는 시스템이다. 지문인식시스템의 성능은 지문 인식에 걸리는 시간이나 정확도 등에 좌우된다. 본 논문에서는 지문인식시스템의 품질 수준을 평가하기 위해 ISO 품질평가 표준을 기반으로 효율성에 관한 평가모델을 구축하였다. 본 연구를 통해 표준에 입각한 평가기준 구축과 활용에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권3호
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• pp.101-109
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• 2006

It has been known that there is strong relationship between human voices and the movements of the articulatory facial muscles. In this paper, we utilize this knowledge to implement an automatic speech recognition scheme which uses solely surface electromyogram (EMG) signals. The EMG signals were acquired from three articulatory facial muscles. Preliminary, 10 Korean digits were used as recognition variables. The various feature parameters including filter bank outputs, linear predictive coefficients and cepstrum coefficients were evaluated to find the appropriate parameters for EMG-based speech recognition. The sequence of the EMG signals for each word is modelled by a hidden Markov model (HMM) framework. A continuous word recognition approach was investigated in this work. Hence, the model for each word is obtained by concatenating the subword models and the embedded re-estimation techniques were employed in the training stage. The findings indicate that such a system may have a capacity to recognize speech signals with an accuracy of up to 90%, in case when mel-filter bank output was used as the feature parameters for recognition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.701-708
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• 2021

As one of the most widely used technology in the world right now, Face recognition has already received widespread attention by all the researcher and institutes. It has been used in many fields such as safety protection, surveillance system, crime control and even in our ordinary life such as home security and so on. This technology with today's technology has advantages such as high connectivity and real time transformation. But we still need to improve its recognition rate, reaction time and also reduce impact of different environmental status to the whole system. So in this paper we proposed a face recognition system model with improved CNN which combining the characteristics of flat network and residual network, integrated learning, simplify network structure and enhance portability and also improve the recognition accuracy. We also used AR and ORL database to do the experiment and result shows higher recognition rate, efficiency and robustness for different image conditions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.892-898
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• 2012

많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.243-248
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• 2015

인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.