• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2002년도 11월 학술대회지
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• pp.191-194
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• 2002

Lip-reading technology that is studied them is used to compensate speech recognition degradation in noise environment in bi-modal's form. The most important thing is that search for correct lips area in this lip-reading. But, it is hard to forecast stable performance in dynamic environment. Used RASTA filter that show good performance to remove noise in the speech to compensate. This filter shows that improve performance of using time domain of digital filter. To this experiment observes performance of speech recognition only using image information, service chooses possible 22 words and did recognition experiment in car. We used hidden Markov model by speech recognition algorithm to compare this words' recognition performance.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.129-132
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• 2021

Two feature selection approaches are analyzed in this study. First Approach used in this paper is Filter Approach which comprises of correlation technique. It provides two reduced feature sets using positive and negative correlation. Secondly Approach used in this paper is the wrapper approach which comprises of Sequential Forward Selection technique. The reduced feature set obtained by positive correlation results comprises of Rate of Acceleration, Intensity and Formant. The reduced feature set obtained by positive correlation results comprises of Rasta PLP, Log energy, Log power and Zero Crossing Rate. Pitch, Rate of Acceleration, Log Power, MFCC, LPCC is the reduced feature set yield as a result of Sequential Forwarding Selection.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.227-232
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• 2010

본 논문은 임베디드 환경에서의 실시간 립리딩 방법을 제안한다. 기존 PC 환경에 비하여 임베디드 환경은 사용할 수 있는 자원이 제한적이므로, 기존 PC 환경의 립리딩 시스템을 임베디드 환경에서 실시간으로 구동하기는 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 임베디드 환경에 적합한 입술영역 검출 방법과 입술 특징추출 방법, 그리고 발성 단어 인식 방법을 제안한다. 먼저 정확한 입술영역을 찾기 위해 얼굴 색상정보를 이용해 얼굴영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에서 양쪽 두 눈의 위치를 찾아 기하학적 관계를 이용해 정확한 입술영역을 검출한다. 검출된 입술영역에서 주위 환경 변화에 따른 조명 변화에 강인한 특징을 추출하기위해 히스토그램 매칭과 입술 폴딩, RASTA 필터를 적용하고 주성분 분석(PCA)을 이용한 특징계수를 추출해 인식에 사용하였다. 실험결과 CPU 806Mhz, RAM 128MB 사양의 임베디드 환경에서 발성 단어에 따라 1.15초에서 2.35초까지의 처리 속도를 보였으며, 180개의 단어 중 139개의 단어를 인식해 77%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.348-355
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• 2010

음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타, 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논하고 그에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 히스토그램 매칭, 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, 선형마스크, DCT, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출하였다. 실험결과, 제안된 방법에 의해 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약21%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제29권3호
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• pp.300-304
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• 2007

This paper proposes a new data-driven method for high-pass approaches, which suppresses slow-varying noise components. Conventional high-pass approaches are based on the idea of decorrelating the feature vector sequence, and are trying for adaptability to various conditions. The proposed method is based on temporal local decorrelation using the information-maximization theory for each utterance. This is performed on an utterance-by-utterance basis, which provides an adaptive channel normalization filter for each condition. The performance of the proposed method is evaluated by isolated-word recognition experiments with channel distortion. Experimental results show that the proposed method yields outstanding improvement for channel-distorted speech recognition.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.12-20
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• 1999

본 논문에서는 깨끗한 환경에서 녹음된 음성데이터와 채널환경에서 수집된 음성데이터의 화자확인 성능을 비교하였다. 채널데이터의 화자확인 성능을 향상시키기 위하여 채널환경에 강인한 특징 파라메타 및 전처리에 대해 연구하였다. 실험을 위한 음성 DB는 어구지시(text-prompted) 시스템을 고려하여 두 자리의 한국어 숫자음으로 구성하였다. 적용한 음성 특징은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficient), MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), PLP(Perceptually Linear Prediction), LSP(Line Spectrum Pair)이며, 채널 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정으로는 음성신호에 대한 필터링을 적용하였다. 추출된 특징으로부터 채널의 영향을 제거 또는 보상하기 위해 cepstral weighting, CMS(Cepstral Mean Subtraction), RASTA(RelAtive SpecTrAl)를 적용하였다. 또한 각각의 특징 및 처리 방법에 대한 음성인식 성능을 제시함으로써 화자확인에서의 성능과 음성인식에서의 성능을 비교하였다. 적용한 음성 특징 및 처리 방법들에 대한 성능 평가를 위해 HTK(HMM Tool Kit) 2.0을 이용하였다. 남자, 여자 화자별로 임계값을 다르게 주는 방법으로 깨끗한 음성데이터와 채널 데이터에 대한 EER(Equal Error Rate)을 구하여 비교하였다. 실험결과 전처리 과정에서 대역통과 필터(150～3800Hz)를 적용하여 저대역 및 고대역의 채널 잡음을 제거하고, 이 신호로부터 MFCC를 추출하였을 때 EER 측면에서의 화자확인 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.226-234
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• 2007

본 논문은 환경 노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 성대마이크는 환경 노이즈의 효과를 최소화하는 장점이 있다. 그러나 고주파의 부재와 부분적인 포먼트 정보 손실 때문에, 성대마이크를 이용해서 개발된 ASR시스템은 표준마이크를 이용한 시스템에 비해 낮은 성능을 보인다. 이러한 문제 때문에 ASR시스템 개발에 성대마이크를 이용한 경우는 표준 마이크로 낮은 성능을 보인다. 이러한 문제 때문에 ASR시스템 개발에 성대마이크를 이용한 경우는 표준 마이크로부터 입력되는 정보 보안하는데 주로 사용된다. 본 논문은 한국어의 음운적 특정과 신호 분석을 통해 성대마이크만을 사용한 높은 성능의 ASR 시스템을 개발 할 수 있음을 보인다. 주파수 대역내 에너지 합을 이용하는 MFCC 알고리즘이 갖는 성대신호 분석의 문제점을 제시하고, 성대신호를 대상으로 보다 높은 성능을 갖는 특정추출 알고리즘의 조건을 제시한다. 이러한 조건은 (1) 민감한 band-pass filter와 (2) 유/무성음 분리를 위해 사용하는 특정벡터의 사용이다 실험 결과 제안된 조건을 만족하는 ZCPA 알고리즘을 적용한 경우가 MFCC를 적용한 경우보다 약 16%정도의 높은 성능을 보인다. 그러고 CMS와 RASTA와 같은 channel normalization 알고리즘을 적용한 경우 약 2%의 성능 향상이 있다.