• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.367-370
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• 1998

정보통신부 출연의 "HCI를 위한 음성 입출력 처리 기술 개발" 과제에 대하여 기술한다. 이 과제의 주 목적은 PC 윈도우 환경에서 사람과 기계 간의 음성 입출력 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해 음성 인식 분야에서는 화자 적응, 잡음 적응, 및 인식 대상 어휘 적응 기술을 개발하며, 합성 분야에서는 시스템 메시지 합성 기술을 개발한다. 또, 음성이 기존의 입출력 수단인 키보드나 마우스를 모두 대치할 수 없으므로, 본 과제에서는 음성이 추가됨으로써 입출력이 편리해지는 다중 모드 입출력 기술의 갭라에 초점을 맞추어 기술을 개발하고 있다. 인식 분야의 주요 연구내용은 음성검출 및 비음성 제거, 인식 속도 향상, 인식 성능 향상이며, 합성 분야 주요 연구 항목은 학습형 합성기 알고리즘 및 이의 문제점 해결이다. 본 논문은 이러한 점을 정리하여 발표한다.정리하여 발표한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.4-8
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• 1998

본 논문에서는 다양한 전화선 채널을 통하여 수집된 음성 데이터에 포함된 잡음 및 채널 왜곡을 제거하여 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 전 화선을 통과한 음성에 포함된 채널 잡음 및 왜곡을 제거하는 방법으로는 음성신호를 보상하 는 방법으로 CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)과 SM(Stochastic Matching)의 성능을 비교 평가하였다. 잡음제거 방식의 성능을 평가를 위하 여 음소 단위의 반연속 HMM을 이용한 화자독립 단독음 인식을 수행하였다. 인식 실험 결 과, 멜 켑스트럼을 사용한 경우에 CMS가 가장 우수한 성능을 내었고 다음으로 SM과 SBR 순으로 나타났다. 또한 특징벡터를 주변 잡음에 강인하게 하는 가중함수(RPS, BPL)를 사용 한 켑스트럼 계수와 잡음제거 방식을 함께 사용한 경우에 인식 성능이 더욱 향상되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2455-2458
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• 2003

In this paper, the Classification of Energy Labeling has been Proposed. Energy Parameters of input signal which is extracted from each phoneme is labelled. And groups of labelling according to detected energies of input signals are detected. Next, DTW processes in a selected group of labeling. This leads to DTW processing faster than a previous algorithm. In this Method, because an accurate detection of parameters is necessary on the assumption in steps of a detection of speeching duration and a detection of energy parameters, variable windows which are decided by pitch period is used. Extract algorithms don't search for exact frame energy, because 256 frame window-sizes is fixed. For this reason, a new energy extraction method has been proposed. A pitch period is detected firstly; next window scale is decided between 200 frames and 300 frames. The proposed method make it possible to cancel an influence of windows.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권4호
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• pp.33-41
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• 1997

Korean unvoiced phonemes consist of nonstationary parts comparing that the vowels and nasal consonants consist of quasi-stationary part. And some phonemes, which have smae point of articulation but differnt manner of articulation, has similar characteristics, so it makes to be hard to distinguish each other. A new method usin gchanges and characteristics of acoustic properties of these phonemes to improve recognition rate are proposed. And because these changes and cahracteristics evidently occur in continuous speech except some unvoiced consonants are articulated as voiced phoneme in case to be used as an midial between voiced phonemes, this method can be applied easily. The features of the frames extracted to represent each phonemes are used asinputs to the hierarchical neural network. And with these results final decision for phoneme recognition is made thorugh post processing which the new method is applied to. Through the experimental recognition results for 9 unvoiced consonants which belong to bilabial, alveolar, and velar phoneme series, 89.4% recognition rate to distinguish in same phoneme series is obtained, and 85.6% recognition rate is obtained in case of including cistinguishing phoneme series.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.379-382
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• 2008

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 선형예측계수를 사용하여 잡음량을 인식하는 방법을 제안하며, 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 신경회로망에 의하여 학습되어진다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 평균적으로 약 97.6% 이상의 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권3호
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• pp.143-164
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• 2009

This article surveys recent research in the area of language modeling (sometimes called statistical language modeling) approaches to information retrieval. Language modeling is a formal probabilistic retrieval framework with roots in speech recognition and natural language processing. The underlying assumption of language modeling is that human language generation is a random process; the goal is to model that process via a generative statistical model. In this article, we discuss current research in the application of language modeling to information retrieval, the role of semantics in the language modeling framework, cluster-based language models, use of language modeling for XML retrieval and future trends.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.441-443
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• 2000

연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.421-424
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• 2008

음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어랑 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.43-50
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• 2016

This paper is on an acoustic echo canceller solving the double-talk problem by using the blind signal separation technology. The acoustic echo canceller may be deteriorated or diverged during the double-talk period. So we use the blind signal separation to detect the double talking by separating the near-end speech signal from the mixed microphone signal. The blind signal separation extracts the near-end signal from dual microphones by the iterative computations using the 2nd order statistical character in the closed reverberation environment. By this method, the acoustic echo canceller operates irrespective of the double-talking. We verified performances of the proposed acoustic echo canceller in the computer simulations. The results show that the acoustic echo canceller with this algorithm detects the double-talk periods well, and then operates stably without diverging of the coefficients after ending the double-talking. The merits are in the simplicity and stability.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제47호
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• pp.85-96
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• 2003

It is difficult to implement sound field effect on real time using linear convolution in time domain because linear convolution needs much multiply operations. In this paper three ways is introduced to reduce multiplication operations. Firstly, linear convolution in time domain is replaced with circular convolution in frequency domain. It means that it operates multiplication in place of convolution. Secondly, one frame will be divided into several frames. It will reduce the multiplication operation in processing that transforms time domain into frequency domain. Finally, QFT will be used in place of FFT. Three ways result much reduction in multiplication operations. The reduction of the multiplication operation makes the real time implementation possible.