The blind segmentation method, which segments input speech data into recognition unit without any prior knowledge, plays an important role in continuous speech recognition system and corpus generation. As no prior knowledge is required, this method is rather simple to implement, but in general, it suffers from bad performance when compared to the knowledge-based segmentation method. In this paper, we introduce a method to improve the performance of a blind segmentation of Korean continuous speech by postprocessing the segment boundaries obtained from the blind segmentation. In the preprocessing stage, the candidate boundaries are extracted by a clustering technique based on the GLR(generalized likelihood ratio) distance measure. In the postprocessing stage, the final phoneme boundaries are selected from the candidates by utilizing a simple a priori knowledge on the syllabic structure of Korean, i.e., the maximum number of phonemes between any consecutive nuclei is limited. The experimental result was rather promising : the proposed method yields 25% reduction of insertion error rate compared that of the blind segmentation alone.
This paper describes a speech synthesis technique using a diphone as an unit phoneme. Speech synthesis is basically accomplished by concatenating unit phonemes, and it's major problem is discontinuity at the connection part between unit phonemes. To solve this problem, this paper proposes a new spectral smoothing technique which reflects not only formant trajectories but also distribution characteristics of spectrum and human's acoustic characteristics. That is, the proposed technique decides the quantity and extent of smoothing by considering human's acoustic characteristics at the connection part of unit phonemes, and then performs spectral smoothing using weights calculated along a time axis at the border of two diphones. The proposed technique reduces the discontinuity and minimizes the distortion which is caused by spectral smoothing. For the purpose of performance evaluation, we tested on five hundred diphones which are extracted from twenty sentences using ETRI Voice DB samples and individually self-recorded samples.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.159-162
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1998
Speech synthesis coding is classified into three categories: waveform coding, source coding and hybrid coding. To obtain the synthetic speech with high quality, the synthesis by waveform coding is desired. However, it is difficult to apply waveform coding to synthesis by syllable or phoneme unit, because it does not divide the speech into excitation and formant component. Thus it is required to alter the excitation in waveform coding for applying waveform coding to synthesis by rule. In this paper we propose a new pitch alteration method that minimizes the spectrum distortion by using the behavior of cepstrum. This method splits the spectrum of speech signal into excitation spectrum and formant spectrum and transforms the excitation spectrum into cepstrum domain. The pitch of excitation cepstrum is altered by zero insertion or zero deletion and the pitch altered spectrum is reconstructed in spectrum domain. As a result of performance test, the average spectrum distortion was below 2.29%.
In this paper, we proposed a new approach to weight each feature parameter by considering the dispersion of feature parameters and its degree of contribution to recognition rate. We determined the total distribution factor that is proportional to recognition rate of each feature parameter and the dispersion factor according to the dispersion of each feature parameter. Then. we determined state-dependent weighting using the total distribution factor and dispersion factor. To verify the validity of the proposed approach, recognition experiments were performed using the PLU(Phoneme-Like Unit)-based HMM. Experimental results showed the improvement of 7.7% at the recognition rate using the proposed method.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.10a
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pp.221-225
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1998
본 논문에서는 연속분포(Continuous) HMM(hidden Markov model)을 기반으로 하여 한국어 고립단어인식 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템의 학습과 평가를 위해 자동차 항법용 음성 명령어 도메인에서 추출한 10개의 고립단어를 대상으로 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 음성 특징 파라미터로는 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficients)와 차분(delta) MFCC 그리고 에너지(energy)를 사용하였다. 학습 데이터로부터 추출한 18개의 유사 음소(phoneme-like unit : PLU)를 인식단위로 HMM 모델을 만들었고 조음 결합 현상(채-articulation)을 모델링 하기 위해 트라이폰(triphone) 모델로 확장하였다. 인식기 평가는 학습에 참여한 음성 데이터와 학습에 참여하지 않은 화자가 발성한 음성 데이터를 이용해 수행하였으며 평균적으로 97.5%의 인식성능을 얻었다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.7
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pp.548-556
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1991
In this paper, Korean spoken continuous digits are ercognized using DHMM(Dynamic Hidden Markov Model) and lexical analysis to provide the base of developing voice dialing system. After segmentation by phoneme unit, it is recognized. This system can be divided into the segmentation section, the design of standard speech section, the recognition section, and the lexical analysis section. In the segmentation section, it is segmented using the ZCR, O order LPC cepstrum, and Ai, parameter of voice speech dectaction, which is changed according to time. In the standard speech design section, 19 phonemes or syllables are trained by DHMM and designed as a standard speech. In the recognition section, phomeme stream are recognized by the Viterbi algorithm.In the lexical decoder section, finally recognized continuous digits are outputed. This experiment shiwed the recognition rate of 85.1% using data spoken 7 times of 21 classes of 7 continuous digits which are combinated all of the occurence, spoken by 10 man.
Park, Soon-Cheol;Kim, Tae-Hwan;Kim, Bong-Wan;Lee, Yong-Ju
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.173-177
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1999
본 논문에서는 레이블링 시스템에서 기본단위로 새롭게 제안된바 있는 demiphone의[1] 성능을 평가하기 위하여 monophone과 triphone, demiphone을 단위로 하는 레이블링 시스템을 구축하여 demiphone의 성능을 평가하였다. 음성 데이터 베이스는 PBW 452단어를 대상으로 남자 30명분의 데이터를 훈련에 사용하였으며, 훈련에 사용하지 않는 남자 4명분의 데이터를 시스템의 평가에 사용하였다. 평가결과 demiphone을 사용한 경우 경계오차가 20ms 이하의 경우에는 monophone에 비하여 6.31%, triphone에 비해 6.21%로 성능이 우수하다. 그리고, 40ms 이하의 경우에는 각각 4.33% 와 3.68%의 성능 향상을 가져왔다.
Speech synthesis can classify by synthesis way, that is waveform coding, source coding and mixture coding. Specially, waveform coding is suitable for high quality synthesis. However, it is not desirable by synthesis techniques of syllable or phoneme unit because it do not separate and handles excitation and formant part. Therefore, there is a need for pitch alteration method applied in synthesis by the rule in waveform coding. This study propose about pitch alteration method that use spectrum scaling after do to flatten spectra by subband linear approximation to minimize spectrum distortion. This paper show evaluation whether show excellency of some measure compared with LPC, Cepstrum, lifter function and method that propose. estimation method seeks distribution of each flattened signal and measured degree of flattened spectra Signal flattened is normalized, So that highest point amounts to zero, and distribution of signal ,whose average is zero, is calculated. this show result that measure the spectrum distortion rate to estimate performance of method that propose. The average spectrum distortion rate was kept below the average 2.12%, so the method that propose is superiors than existent method.
In this paper an algorithm to reduce the size of Text-to-Speech database is proposed. The algorithm is based on the characteristics of Korean phonemic units. From the initial database, a reduced phoneme unit set is induced by articulatory similarity of concatenating phonemes. Speech data is read by one female announcer for 1000 phonetically balanced sentences. All the recorded speech is then segmented by phoneticians. Total size of the original speech data is about 640 MB including laryngograph signal. To synthesize wave, RE-PSOLA (Residual-Excited Pitch Synchronous Overlap and Add Method) was used. The voice quality of synthesized speech was compared with original speech in terms of spectrographic informations and objective tests. The quality of the synthesized speech is not much degraded when the size of synthesis DB was reduced from 320 MB to 82 MB.
In the case of making large vocabulary speech recognition system, it is better to use the segment than the syllable or the word as the recognition mit. In this paper, we study on the proper recognition units for Korean speech recognition. For experiments, we use the speech toolkit of OGI in U.S.A. The result shows that the recognition rate of the case in which the diphthong is established as a single unit is superior to that of the case in which the diphthong is established as two units, i.e. a glide plus a vowel. And also, the recognition rate of the case in which the biphone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-phoneme is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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