• 말소리와 음성과학
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• 제1권1호
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• pp.55-62
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• 2009

This paper proposes an improved method to verify a keyword segment that results from a word spotting system. First a baseline word spotting system is implemented. In order to improve performance of the word spotting systems, we use a two-pass structure which consists of a word spotting system and an utterance verification system. Using the basic likelihood ratio test (LRT) based utterance verification system to verify the keywords, there have been certain problems which lead to performance degradation. So, we propose a method which uses phone-level log-likelihood ratios (PLLR) patterns in computing confidence measures for each keyword. The proposed method generates weights according to the PLLR patterns and assigns different weights to each phone in the process of generating confidence measures for the keywords. This proposed method has shown to be more appropriate to word spotting systems and we can achieve improvement in final word spotting accuracy.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.249-252
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• 1994

Keyword spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 컴퓨터가 사람의 음성을 입력받아 이 음성에 미리 정해진 특정단어 또는복수개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 이러한 keyword spotting 시스템의 인식 오류들을 감소시키는 방법의 하나로 keyword spotting 시스템에 후처리 과정을 둠으로써 잘못 검출된 keyword 들을 제거시키는 방법이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 keyword로 검출된 영역에 대한 keyword 모델의 likeihood와 그 여역에 대한 filler 모델의 likelihood의 ratio 와 second best keyword 의 likelihood 그리고, 끝점존재 영역의 구간 길이등 여러 가지 정보를 이용한 후처리과정을 검토하고 인식실험을 통해 이들의 성능을 비교하였다. 6개의 부서명을 keyword로 하는 불특정 화자 keyword spotting 실험을 수행한 결과 baseline 시스템의 경우 고립단어 및 문장 형태의 음성에 대해 95.0%의 keyword 인식률을 얻었으며, 본 논문에서 검토된 네 가지 후처리 방법에 의해 keyword rejection ratio를 0%에서 5%까지 변화시켜 나갈 경우 최저 95.3%에서 최고 97.1%까지 keyword 인식률이 향상된 결과를 얻었다. 특히 성능과 계산량을 종합적으로 고려할 때 끝점 존재 영역의 구간 길이 정보를 이용한 방법이 가장 우수하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.83-87
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• 1995

Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제19권2E호
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• pp.27-31
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• 2000

Evaluating log-likelihood of Gaussian mixture density is major computational burden for the keyword spotting system using continuous HMM. In this paper, we employ the bucket box intersection (BBI) algorithm to reduce the computational complexity of keyword spotting. We make some modification in implementing BBI algorithm in order to increase the discrimination ability among the keyword models. According to our keyword spotting experiments, the modified BBI algorithm reduces 50% of log-likelihood computations without performance degradation, while the original BBI algorithm under the same condition reduces only 30% of log-likelihood computations.

• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.179-188
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• 2007

We propose a multi-strategic concept-spotting approach for robust spoken language understanding of conversational Korean in a hostile recognition environment such as in-car navigation and telebanking services. Our concept-spotting method adopts a partial semantic understanding strategy within a given specific domain since the method tries to directly extract predefined meaning representation slot values from spoken language inputs. In spite of partial understanding, we can efficiently acquire the necessary information to compose interesting applications because the meaning representation slots are properly designed for specific domain-oriented understanding tasks. We also propose a multi-strategic method based on this concept-spotting approach such as a voting method. We present experiments conducted to verify the feasibility of these methods using a variety of spoken Korean data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1322-1328
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• 2010

최근 핵심어 검출 시스템은 유비쿼터스 홈네트워크의 UI(User Interface) 기술로써 각광받고 있다. 핵심어 검출 시스템은 TV, 라디오, 떠드는 소리 등과 같은 동적 생활 잡음에 매우 취약하다. 특히, 실제 임베디드 DSP(Digital Signal Processor) 환경에서는 상대적으로 CPU(Central Processing Unit) 연산능력이 떨어지므로, 실시간으로 입력되는 음성을 인식하기가 어려워 인식율은 급격히 하락하게 된다. 본 논문은 임베디드 DSP 환경에서 원활한 연속음성인식을 수행하기 위하여 '나래야', '홈매니저'등과 같은 호출명령어를 선정하고 잡음을 포함한 묵음구간과 호출명령어로 구성된 최소의 인식네트워크를 토큰으로 구성하여 입력된 음성에 대해 실시간 음성인식을 계속적으로 수행한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1177-1186
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• 2005

키보드나 조이스틱 대신 카메라를 통해 입력되는 사용자의 제스처를 이용하는 시각 기반 비디오 게임 인터페이스를 사용할 때 자연스러운 동작을 허용하기 위해서는, 연속 제스처를 인식할 수 있고 사용자의 의미없는 동작이 허용되어야 한다. 본 논문에서는 비디오 게임 인터페이스를 위한 인식과 분할을 결합한 제스처 인식 방법을 제안하며, 이는 주어진 연속 영상에서 의미있는 동작을 인식함과 동시에 의미없는 동작을 구별하는 방법이다. 제안된 방법을 사용자의 상체 제스처를 게임의 명령어로 사용하는 1인칭 액션 게임인 Quke II 게임에 적용한 결과, 연속 제스처에 대해 평균 $93.36\%$의 분할 결과로써 비디오 게임 인터페이스에서 유용한 성능을 낼 수 있음을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.654-657
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• 1988

In the existing GFCS (Gun Fire Control Systems) there is sometimes the problem of the miss distance which is between a target and the projectiles from gun and cannot be neglected. This errors are difficult to reduce either in the gun design phase or by precalibration exercise. In this paper the CLSA (Closed Loop Spotting Algorithm) which is applied to improve the performance of the GFCS is porposed and analysed. The results simulated by Monte Carlo technics show us better performance than the existing GFCS.

• 음성과학
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• 제3권
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• pp.119-131
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• 1998

We have developed a keyword spotting system for automatic speech editing. This system recognizes the only keyword 'MBC news' and then sends the time information to the host system. We adopted a vocabulary dependent model based on continuous hidden Markov model, and the Viterbi search was used for recognizing the keyword. In recognizing the keyword, the system uses a parallel network where HMM models are connected independently and back-tracking information for reducing false alarms and missing. We especially focused on implementing a stable and practical real-time system.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.373-377
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• 1994

연속음성 인식 시스템 구성을 위한 HMM WORD SPOTTING 기법을 검토하였다. 실험에 사용한 HMM WORD SPOTTING 기법은 O(n)DP 기법와 OPDP 법이다. 인식시스템은 파라메터로 멜켑스트럼 만을 사용한 경우와 동적 파라메터인 희귀계수를 결합한 경우의 2종류이며, 인식 알고리즘은 O(n)DP 법과 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실？나 ONE PASS DP 법으로 나눌 수 있다. 또한 인식 단위는 음절과 단어가 혼합된 형태이고 학습은 모두 음절단위로 실시하였으며 연속음성 25문장에 대하여 O(n)DP법과 OPDP법의 인식결과를 비교하여 연속음성 인식에 구문제어 효과를 검증하였다. 실험 결과 평균 인식률이 O(n)DP 의 경우 각각 90.6%, 90.9%, OPDP 의 경우 각각 98.4%, 98.6%로 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 평균 7.5%의 인식률이 향상되었다.