• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권3E호
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• pp.124-132
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• 2003

We propose a new method for speech/non-speech classifiers based on concepts of the adaptive boosting (AdaBoost) algorithm in order to detect speech for robust speech recognition. The method uses a combination of simple base classifiers through the AdaBoost algorithm and a set of optimized speech features combined with spectral subtraction. The key benefits of this method are the simple implementation, low computational complexity and the avoidance of the over-fitting problem. We checked the validity of the method by comparing its performance with the speech/non-speech classifier used in a standard voice activity detector. For speech recognition purpose, additional performance improvements were achieved by the adoption of new features including speech band energies and MFCC-based spectral distortion. For the same false alarm rate, the method reduced 20-50% of miss errors.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.757-758
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• 2008

This paper aims to propose an emergency recognition system using multimodal information extracted by an image processing module, a voice processing module, and a gravity sensor processing module. Each processing module detects predefined events such as moving, stopping, fainting, and transfer them to the multimodal integration module. Multimodal integration module recognizes emergency situation by using the transferred events and rechecks it by asking the user some question and recognizing the answer. The experiment was conducted for a faint motion in the living room and bathroom. The results of the experiment show that the proposed system is robust than previous methods and effectively recognizes emergency situations at various situations.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3022-3024
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• 2000

Biometrics is the electronic recognition of individuals achieved through a process of extracting, and then verifying, features which are unique to that individual. This field is rapidly evolving technology that has to be widely adopted in a broad range of applications. Many methods have been studied such as extraction of the facial features, the voice, the vein and even a person's signature. Among biometrics, a hand veins provide large, robust, stable, hidden biometric features. Hand vein patterns have been proven to be absolutely unique by Cambridge Consultants Ltd. Because of this advantage, hand vein recognition are recently developing field in the field of a security.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-8
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• 2013

본 논문에서는 한국어에서 유아 대상의 음성인식 향상을 위한 새로운 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 특징추출 알고리즘은 세 가지 방법을 통합한 기법이다. 첫째 성도의 길이가 성인에 비해 짧은 유아의 음향적 특징을 보완하기 위한 방법으로 성도정규화 방법을 사용한다. 둘째 성인의 음성과 비교했을 때 높은 스펙트럼 영역에 집중되어 있는 유아의 음향적 특징을 보완하기 위해 균일한 대역폭을 사용하는 방법이다. 마지막으로 실시간 환경에서의 잡음에 강건한 음성인식기 개발을 위해 스무딩 필터를 사용하여 보완하는 방법이다. 세 가지 방법을 통해 제안하는 특징추출 기법은 실험을 통해 유아의 음성인식 성능 향상에 도움을 준다는 것을 확인했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.107-114
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• 2012

본 논문에서는 고객의 불만관리 및 상담원의 상담품질 관리를 위한 고객센터 자동 모니터링 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 제안된 시스템에서는 평상/화남의 2가지 감성에 대한 음성 감성인식 기술과 핵심어인식 기술을 사용하여 상담내역에 대한 보다 정확한 모니터링이 가능하고, 욕설, 성희롱 등의 언어폭력을 일삼는 고객에 대한 전문상담 및 관리가 가능하다. 서로 다른 환경에서 구축된 이종 음성 DB를 이용하여 불특정 고객들의 질의 음성에 안정적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 실제 고객센터 상담내역 데이터를 이용하여 성능을 검증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2021

음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.157-163
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• 2014

이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.201-207
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• 2024

목소리는 인간의 의사소통에서 중요한 요소로, 음성인식 모델의 발전은 인공지능의 중요한 성과 중 하나이며 최근 인간의 생활에 다방면으로 사용되고 있다. 음성인식 모델의 활용은 군사분야에서도 피해갈 수 없는 과제이다. 하지만 인공지능 모델의 군사적 활용 이전에 모델의 취약성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 다국적 음성인식 모델인 Whisper의 군사적 활용 가능성을 알아보기 위해, 전장소음, 잡음, 적대적 공격에 대한 취약성을 평가하였다. 전장소음을 포함하는 실험에서는 Whisper의 성능 저하가 크게 나타났으며, 평균 72.4%의 문자 오류율(CER)을 기록하여 군사적 활용에 어려움이 있는 것으로 나타났다. 또한, 잡음을 포함하는 실험에서는 낮은 강도의 잡음에 대해 Whisper가 강건하였으나, 높은 강도의 잡음에서는 성능이 저하되었고, 적대적 공격 실험에서는 특정 입실론 값에서 취약성이 드러났다. 따라서 Whisper 모델을 군사적 환경에서 사용하기 위해서는 파인튜닝, 적대적 훈련 등을 통해 개선이 필요하다는 것을 시사한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.18-24
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• 2003

실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.315-321
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• 2017

이 연구는 시각장애인을 위한 길안내 서비스 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 시각장애인을 고려한 사용자 인터페이스로써 음성인식을 통한 스마트폰을 입력도구로 사용하였고, 출력도구는 방향 및 음성안내를 하면서도 주변 환경음을 인식할 수 있는 골전도 헤드셋을 사용하였다. 개발된 시스템은 기존의 길안내용 스마트폰 앱과 달리 보행해야할 방향 정보를 착용한 헤드셋의 좌우 스테레오 음의 크기로 전달하며, 갈림길이나 휘어진 길에 대한 음성안내는 수 미터 전에 안내하여 시각장애인의 보행 속도에 적합하게 안내가 이루어지며, 역방향 보행이나 경로이탈을 즉시 경고하는 장점이 있다. 방향센서로 진행방향에 대한 동적 정밀도가 1.5도인 모션 트랙커를 사용하여 안정적이고 신뢰성 있는 방향 정보를 취득할 수 있었다. GPS의 위치오차를 극복하기 위하여 위치오차에 견고한 경로계획 알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템을 실험한 결과 실험 경로에서 평균 방향각 오차가 6.82도(표준 편차 5.98)로 비교적 안정하게 방향을 유도하여 목적지에 도달하였다.