• 한국음향학회지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.94-99
• /
• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 한국음향학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.85-89
• /
• 1996

본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.3-8
• /
• 2000

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권9호
• /
• pp.103-112
• /
• 1999

본 논문에서는 차량 항법영 음성 인식을 위한 화자 독립 단독음 인식 시스템을 범용 DSP를 사용하여 구현하였으며, 잡음 처리 기술로 SNR 정규화와 RAS를 결합한 방법을 제안하여 인식 시스템의 성능을 개선시켰다. 인식 알고리즘으로서 반연속 HMM을 사용하였으며, TMS320C31을 이용하여 구현하였다. 실험에서 사용된 인식 단어는 차량 항법 시스템을 위한 명령어 69단어이며, 구현된 인식 시스템은 자동차 환경에서 녹음된 음성 데이터에 의한 인식 결과와 하드웨어 구현에 따르는 제약 조건을 동시에 고려하여 구현되었다. 주행 중에 녹음된 데이터에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 특징 벡터 중 MFCC-CMS를 이용하고, 잡음 처리 방법으로 SNR 정규화와 스펙트럼 차감법을 결합하여 실험한 경우 최고 93.62%의 인식 성능을 보였으며, 89.93%의 인식률을 갖는 기존 방법보다 3.69%의 인식 성능 향상을 가져왔다. 제안된 잡음 처리 방법은 자동차 안에서의 SNR이 5dB이하에서 좋은 인식 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.401-406
• /
• 2002

한국어 숫자는 모두 단음절로 이루어져 있으며, 연속적으로 발음될 때 인접 숫자들의 상호조음현상에 의해 각 숫자의 고유 발음이 변화하고, 또한 그 숫자들의 경계도 모호해지는 문제점이 있다. 이러한 문제점들과 더불어 배경잡음이나 채널에 의한 왜곡에 따른 문제점들로 인해 한국어 연결숫자의 인식 성능은 만족스럽지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 연결숫자의 인식성능 향상을 위해서 한국어 숫자들의 음운변화를 고려하여 유사음소 (phonelike units: PLUs)군을 정의하고, 사용자의 여러 가지 발성형태에 따른 다양한 음운 현상의 변화를 흡수할 수 있도록 인식 시스템을 구성하는 방식을 검토하였다. 전화망 4연숫자를 이용한 화자독립 인식 실험을 수행한 결과 제안된 방법의 숫자열 인식률은 상태당 믹스쳐 (mixture) 개수가 1인 경우 83.2%로, 기준 시스템 (baseline)에 대한 오류감소률이 7.2%였고 가장 높은 성능을 나타낸 믹스쳐 개수가 11인 경우 숫자열 인식률은 91.8% 오류감소율은 4.7%였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.41-48
• /
• 1997

본고는 음성인식 기능이 추가된 음성응답장치(ARS)의 음성 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. ARS에 입력되는 전화음성은 안내방송, 전화잡음, 그리고 채널왜곡에 의하여 영향을 받기 때문에, 양질의 음성을 대상으로 하여 개발된 인식 알고리듬을 그대로 적용하면 상당한 인식률의 저하를 가져오게 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본고에서는 세 가지 방법을 제안한다: 1)음성이 시작되는 순간 안내 방송을 즉시 끊기 위한 음성 입력순간의 정확한 검출, 2)Teager 에너지를 이용한 잡음 섞인 전화음성의 효과적인 끝점검출, 3)SDCN 알고리듬을 이용한 채널왜곡의 보상. 위의 세 가지 방법을 모두 결합하여 화자독립인 전화음성을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법이 약 23%의 인식률을 보인 반면, 제안된 방식은 약 77%의 인식률로서 상당한 성능향상을 보여주었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.107-113
• /
• 1997

본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.216-223
• /
• 2003

본 논문에서는 음성과 온라인 문자를 단일시스템으로 인식할 수 있는 음성 문자 공용인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)은 음성인식과 온라인 문자인식을 위해 매우 유용한 도구로 잘 알려져 있으나, 인식을 위해서는 각각을 독립 시스템으로 구현하고 있어 추가적인 메모리와 계산량을 요구한다. 제안한 공용인식 시스템은 음성인식과 문자인식을 결합하기 위하여 이들을 동일한 CHMM모델로 구성한 후 상태단위로 지속정보를 제어하는 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 알고리즘을 통하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 확률 통계적 시스템을 구현하였다. 음성은 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 파라미터, 문자는 위치 변화량 파라미터와 비트맵 파라미터를 사용하였으며, MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정법을 이용하여 음소와 자소를 결합한 115개의 3상태 9천이 CHMM모델을 구성하였다. 공용인식기의 실험결과 음소 인식률 51.65%, 음성 단어 인식률 88.6%, 자소 인식률 85.3%, 필기체 단어인식률 85.6%를 나타내어 공용인식의 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.681-686
• /
• 2012

본 논문에서는 강인한 감정 음성 인식 시스템을 개발하기 위하여 감정의 영향을 적게 받는 음성 파라메터에 대한 연구를 수행하였다. 이러한 목적을 위하여 다양한 감정이 포함된 데이터를 사용하여 감정이 음성 인식 시스템과 음성 파라메터에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼, RASTA 멜 켑스트럼, 루트 켑스트럼, PLP 계수와 성도 길이 정규화 방법에서 주파수 와핑된 멜 켑스트럼 계수를 사용하였다. 또한 신호 편의 제거 방법으로 CMS 방법과 SBR 방법이 사용되었다. 실험결과에서 성도정규화 방법을 사용한 RASTA 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼 및 CMS 방법을 사용한 경우가 HMM 기반의 화자독립 단독음 인식 실험 결과에서 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제25권7호
• /
• pp.319-324
• /
• 2006

본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다