• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1436-1443
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• 2010

어휘 인식 시스템에서는 처리되는 어휘가 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하는 단점이 있으며 이에 따른 신뢰도의 분포를 가지고 있지 않기 때문에 정규화를 수행할 수 없다. 따라서 이를 개선하기 위하여 미등록어 거절 알고리즘에서 사용되는 어휘 관리를 최적화하고 음소 단위로 데이터 탐색을 지원하는 VCOR 시스템을 제안한다. 또한 VCOR에서는 어휘 정보를 효율적으로 제공하기 위해 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 어휘 단위의 정보를 제공하고, 어휘에 대한 향상된 추적 관리 가능을 제공하여 어휘에 대한 인식의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 97.56%, 어휘 독립 인식률은 96.23%의 인식률을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1471-1479
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• 2008

본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 음성과학
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• 제10권2호
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• pp.15-25
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• 2003

In this paper, we propose an algorithm on OOV(Out-of-Vocabulary) rejection based on two-stage method. In the first stage, the algorithm rejects OOVs using generic word model, and then in the second stage, for further reduction of false acceptance, it rejects words which have low similarity to the candidate by measuring the distance between HMM models. For the experiment, we choose 20 in-vocabulary words out of PBW445 DB distributed by ETRI. In case that the first stage is processed only, the false acceptance is 3% with 100% correct acceptance, and in case both stages are processed, the false acceptance is reduced to 1% with 100% correct acceptance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.125-132
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• 2010

어휘 인식에서는 인식 학습 시 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하며, 이들 시스템에서는 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하지 못하고 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포를 이용한 모델 파라미터의 가우시안 모델 최적화 방법을 제안한다. 확률 분포의 가우시안 모델을 최적화하여 가우시안 모델의 정확성을 제공하고, 음소 단위로 데이터의 탐색을 지원하여 신뢰도가 향상되었다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 실제 다양한 미등록어가 관측될 수 있는 대상으로 실험을 수행하였으며 본 연구에서 제안한 정규화 신뢰도를 이용한 미등록어 거절 알고리즘이 기존의 방법들에 비하여 평균 1.7%의 성능향상을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.173-178
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• 2012

어휘 인식을 위한 모델 생성에서 준비하지 않은 트라이폰이 생성된다. 이는 모델 파라미터의 초기 추정치를 생성하지 못하는 원인으로 어휘 모델을 구성할 수 없는 단점으로 나타난다. 결과적으로 가우시안 모델의 정교함이 떨어지게 되어 인식률을 저하시키게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 미등록 어휘 거절 알고리즘을 이용한 오류 보정 시스템을 제안한다. 이 방법은 어휘 인식 모델 생성 시 등록되지 않은 어휘를 거절하여 인식률을 향상시킨다. 또한 확률 분포를 이용하여 어휘 분석과 의미를 파악하고 음운 변동이 적용되기 전의 문자열로 복원시킨다. 시스템 분석은 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 확인하였고 성능 평가를 위해 에러 패턴, 오류 패턴, 의미 패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 성능 평가 결과 2.8%의 오류 보정률의 향상을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.219-224
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• 2012

통신 모바일 단말기에서 어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘로부터 음소 특징을 추출하기 때문에 음소를 인식하지 못하거나 유사한 음소 오인식 오류로 인한 낮은 인식률의 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 입력 음소는 음소 유사율 처리를 통해 음소 사이의 거리를 측정하여 수치로 나타내고, 신뢰도 측정을 통하여 인식되어진 결과를 확인하는 시스템을 제안하였다. 이로 인해 부정확한 어휘 제공으로 인한 오인식 오류를 최소화하였으며 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였다. 기존 방법인 에러 패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템의 성능 평가 결과 2.7%의 인식 향상율을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.27-34
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• 2001

발화 검증이란 등록된 단어 목록 이외의 단어가 입력되었을 때, 미등록된 단어는 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능으로써 사용자에게 친숙한 음성 인식 시스템을 설계하는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에서 최소 검증 오류를 나타낼 수 있는 발화 검증 시스템의 알고리즘을 제안한다. 우선, 한국전자통신연구원의 PBW(Phonetically Balanced Words) 445DB를 이용하여 가변어휘 단어 인식에서의 미등록어 거절 성능을 향상시키는 효과적인 발화 검증 방법을 제안하였다. 구체적으로 특별한 훈련 과정이 없이도 유사 음소 집합을 많이 포함시킨 반음소 모델을 제안하여 최소 검증 오류를 지니도록 하였다. 또한, 음소 단위의 null hypothesis와 alternate hypothesis의 비를 이용한 음소 단위의 신뢰도는 null hypothesis로 정규화해서 강인한 발화 검증 성능을 보여 주었으며, 음소 단위의 신뢰도를 이용한 단어 단위의 신뢰도는 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 잘 표현해 주었다. 이와 같이 새로이 제안된 반음소 모델과 발화 검증 방법을 사용했을 때, CA (Correctly Accept for Keyword: 등록어를 제대로 인정한 경우)는 약 89％, CR (Correctly Reject for OOV (Out-of-Vocabulary): 미등록어에 대해 거절한 경우)은 약 90％로써, 기존 필터 모델을 이용한 방법보다 미등록어 거절 성능이 ERR (Error Reduction Rate) 측면에서 약 15-21％ 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권3호
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• pp.3-9
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• 1999

본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ？ 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.99-102
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• 2005

Research efforts have been made for out-of-vocabulary word rejection to improve the confidence of speech recognition systems. However, little attention has been paid to non-recognition sentence rejection. According to the appearance of pronunciation correction systems using speech recognition technology, it is needed to reject non-recognition sentences to provide users with more accurate and robust results. In this paper, we introduce standard phoneme based sentence rejection system with no need of special filler models. Instead we used word spotting ratio to determine whether input sentences would be accepted or rejected. Experimental results show that we can achieve comparable performance using only standard phoneme based recognition network in terms of the average of FRR and FAR.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제59호
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• pp.27-51
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• 2006

For speech recognition systems, rejection function as well as decoding function is necessary to improve the reliability. There have been many research efforts on out-of-vocabulary word rejection, however, little attention has been paid on non-target sentence rejection. Recently pronunciation approaches using speech recognition increase the need for non-target sentence rejection to provide more accurate and robust results. In this paper, we proposed filler model method and word/phoneme detection ratio method to implement non-target sentence rejection system. We made performance evaluation of filler model along to word-level, phoneme-level, and sentence-level filler models respectively. We also perform the similar experiment using word-level and phoneme-level word/phoneme detection ratio method. For the performance evaluation, the minimized average of FAR and FRR is used for comparing the effectiveness of each method along with the number of words of given sentences. From the experimental results, we got to know that word-level method outperforms the other methods, and word-level filler mode shows slightly better results than that of word detection ratio method.