• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2265-2267
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• 1998

This paper deals with study of Fast Speaker Adaptation Type Speech Recognition, and to analyze speech signal efficiently in time domain and time-frequency domain, utilizes SCONN[1] with Speech Signal Process suffices for Fast Speaker Adaptation Type Speech Recognition, and examined Speech Recognition to investigate adaptation of system, which has speech data input after speaker dependent recognition test.

• 한국음향학회지
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• 제19권1호
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• pp.11-15
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• 2000

RM 음성 Corpus를 이용한 화자 적응 연속 음성 인식을 수행하였다. RM Corpus의 훈련용 데이터를 이용해서 기준화자에 대한 HMM 학습을 실시하고 평가용 데이터를 이용하여 화자 적응 인식에 대한 평가를 실시하였다. 화자 적응을 위해서는 훈련용 데이터의 일부가 사용되었다. DTW를 이용하여 인식 대상화자의 데이터를 기준화자의 데이터와 시간적으로 일치시키고 오차 역전파 신경회로망을 사용하여 인식 대상화자의 스펙트럼이 기준화자의 스펙트럼 특성을 지니도록 변환시켰다. 최적의 화자 적응이 이루어지도록 하기 위해 신경회로망의 여러 요소들을 변화시키면서 실험을 실시하고 그 결과를 제시하였다. 학습을 거쳐 적절한 가중치를 지닌 신경회로망을 이용하여 기준화자에 적응시킨 결과 단어 인식율이 최대 2.1배, 단어 정인식율이 최대 4.7배 증가하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.151-161
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• 2002

This study presents performance analysis results of speaker adaptation for keyword spotting system. In this paper, we implemented MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) method on our middle size vocabulary keyword spotting system. This system was developed for directory services of universities and colleges. The experimental results show that speaker adaptation reduces the false alarm rate to 1/3 with the preservation of the mis-detection ratio. This improvement is achieved when speaker adaptation is applied to not only keyword models but also non-keyword models.

• 한국음향학회지
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• 제18권3호
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• pp.10-16
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• 1999

본 연구에서는 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)을 이용한 연속음성 인식시스템 개발에 대해 연구하였다. 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE로 적응화하였다. 자동차 제어문에 대해 화자 적응화한 경우의 인식률(O(n)DP인 경우)은 77.18%로 적응화 전의 결과보다 약 6%향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.65-71
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• 2004

본 논문은 주성분분석(PCA, Principle Component Analysis) 혹은 독립성분분석(ICA, Independent Principle Component Analysis)를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model) 파라메타의 차수를 감소시킴으로써 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 화자 적응 알고리즘을 개선하였다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 PCA와 ICA를 통해 모델 mixture component의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 추정해야 하는 적응 파라메타의 수를 줄였다. 기존의 MLLR 알고리즘은 SI(Speaker Independent)모델 보다 좋은 인식성능을 나타내기 위해 30초 이상의 적응 데이터가 요구되었고, 반면 제안한 알고리즘은 적응 파라메타의 수를 감소시킴으로써 10초 이상의 적응데이터가 요구되었다. 또한, 36차의 HMM 파라메타는 기존의 MLLR 알고리즘과 비슷한 인식성능을 나다내는 10차의 주성분이나 독릭성분을 사용함으로써 MLLR 알고리즘에서 적응파라메타를 추정할 때 요구되는 연산량을 1/167로 감소시켰다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.33-36
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• 2007

In this paper, we investigate a fast speaker adaptation method based on eigenvoice in several noisy environments. In order to overcome its weakness against noise, we propose a noisy environment clustering method which divides the noisy adaptation utterances into utterance groups with similar environments by the vector quantization based clustering using a cepstral mean as a feature vector. Then each utterance group is used for adaptation to make an environment dependent model. According to our experiment, we obtained 19-37 % relative improvement in error rate compared with the simultaneous speaker adaptation and environmental compensation method

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.464-467
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• 1996

This paper aims to exploit inter/intra-speaker phoneme sub-class variations as criteria for adaptation in a phoneme recognition system based on a novel neural network architecture. Using a subcluster neural network design based on the One-Class-in-One-Network (OCON) feed forward subnets, similar to those proposed by Kung (2) and Jou (1), joined by a common front-end layer. the idea is to adapt only the neurons within the common front-end layer of the network. Consequently resulting in an adaptation which can be concentrated primarily on the speakers vocal characteristics. Since the adaptation occurs in an area common to all classes, convergence on a single class will improve the recognition of the remaining classes in the network. Results show that adaptation towards a phoneme, in the vowel sub-class, for speakers MDABO and MWBTO Improve the recognition of remaining vowel sub-class phonemes from the same speaker

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.5-11
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• 1996

본 연구에서는 음절 단위의 HMM을 이용하여 발성한 문장에 대해 화자 적응화 할 수 있는 방법을 제안하였다. 문장에 대한 음절 단위의 추출은 음절HMM의 연결과 viterbi세그멘테이션으로 자동화하였고, 화자 적응화는 소량의 문장과 문장의 추가에서도 시켄셜적으로 적응화할 수 있는 MAPE(최대 사후 확률 추정)를 이용한 학습으로 수행하였다. 신문 사설에서 취한 문장에 대하여 화자 적응화한 경우의 인식을 71.8%로 적응화 전의 결과보다 37% 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권3호
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• pp.37-43
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• 1991

본 논문에서는 HMM을 이용한 음성인식 시스템에서 2단계로 이루어지는 화자적응 알고리즘의 성능비교를 수행하였다. 첫단계는 새로운 화자와의 거리차이를 줄여주는 VQ 적응방식들로 구성되는 이 방식들 중에서 lable prototype 적응, 적응음성으로부터 구성된 VQ코우드 북을 사용한 적응 및 사상 코우드 북을 사용한 적응등의 알고리즘 성능비교를 하였다. 두 번째 단계는 새로운 화자를 위해서 HMM 파라미터를 변환시켜주는 HMM 피라미터 적응방식들로 이루어지는데 이 방법들 중에서 Viterbi 알고리즘, DTW 알고리즘, iterative alignment 알고리즘 및 fuzzy histogram 알고리즘의 성능을 비교하였다. 성능비교 결과 fuzzy histogram 알고림즘에 의한 화자적응 방식이 최고의 인식율을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.739-743
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• 2006

본 논문은 신경회로망을 이용한 화자적응 음성인식 제어시스템을 개발하였다. 화자종속시스템은 단일 화자의 음성만 등록하여 이용하므로 여러 화자의 음성을 인식하는 데는 문제가 있고, 화자독립시스템은 여러 화자를 인식한다. 본 연구 개발에서는 화자적응시스템을 구현하여 화자종속형의 단점을 보완하여 화자 독립과 화자 종속을 혼합하여 사용 할 수 있는 기능으로 화자 적용방법으로 구현하였고, 화자인증(Speaker Verification)도 가능하도록 프로그램 하였다.