• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.177-183
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• 2010

연속 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘 인식을 수행하기 위하여 확률분포를 이용하며 이는 음소 단위의클러스터링을사용하여모델링하여샘플들을기반으로 확률 파라미터를 추정한다. 어휘 검색 시 추정된 확률 파라미터로부터 인식 결과를 나타내는데 미리 정의되지 않은 음소와 추가되어진 음소로부터 인식률이 저하되는 문제점이 발생하며, 하나의 클러스터링으로 모델링하므로 가우시안 모델이 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하여 유사도를 기반으로 Euclidean과 Bhattacharyya 거리 측정 방법을 혼합한 군집화 모델을 제안하고, 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.339-344
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• 2012

기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.127-134
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• 2010

연속 어휘 인식 확률 분포의 공유 방법에서는 사용될 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하기 위한 각 문맥들에 대한 음소 데이터가 반드시 필요하지만 이들 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하고, 음소 단위로 데이터를 탐색을 지원하는 형상 형성 시스템을 제안한다. 본 논문의 형상 형성 시스템은 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 음소 단위의 형상 형성 정보를 제공하므로 가우시안 모델의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.31%, 어휘 독립 인식률은 97.63%의 인식률을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.31-35
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• 1997

본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.

• 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.225-239
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• 2003

In this paper, we develop a keyword spotting system using vocabulary-independent speech recognition technique, and investigate several non-keyword modeling and post-processing methods to improve its performance. In order to model non-keyword speech segments, monophone clustering and Gaussian Mixture Model (GMM) are considered. We employ likelihood ratio scoring method for the post-processing schemes to verify the recognition results, and filler models, anti-subword models and N-best decoding results are considered as an alternative hypothesis for likelihood ratio scoring. We also examine different methods to construct anti-subword models. We evaluate the performance of our system on the automatic telephone exchange service task. The results show that GMM-based non-keyword modeling yields better performance than that using monophone clustering. According to the post-processing experiment, the method using anti-keyword model based on Kullback-Leibler distance and N-best decoding method show better performance than other methods, and we could reduce more than 50% of keyword recognition errors with keyword rejection rate of 5%.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.160-166
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• 2002

본 논문에서는 CV (Consonant Vowel), VCCV (Vowel Consonant Consonant Vowel), VC (Vowel Consonant) 인식 단위를 이용한 새로운 어휘 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 이 인식 단위는 음절의 안정된 모음 구간에서 분할하여 구성했기 때문에 분할이 용이하다. VCCV단위가 존재하지 않을 경우에는 VC와 CV 반음절 모델을 결합하여 대체모델을 구성하였다. 모음군 군집화 (clustering)와 VCCV 모델이 존재하지 않을 경우 대체모델에 결합규칙을 적용하여 제 1후보에서 90.4% (모델 A)에서 95.6% (모델 C)로 5.2%의 인식 성능향상을 가져왔다. 인식실험결과 제 2후보에서 98.8%의 인식률로 제안된 방법이 효율적임을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권2호
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• pp.3-8
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• 2009

In an effort to improve speech recognition, we investigated the effect of the number of clusters. In usual LBG clustering, the number of codebook clusters is doubled on each bifurcation and hence cannot be chosen arbitrarily in a natural way. To have the number of clusters at our control, we combined adaptive resonance theory (ART2) with LBG and perform the clustering in two stages. The codebook thus formed was used in subsequent processing of fuzzy vector quantization (FVQ) and HMM for speech recognition tests. Compared to conventional LBG, our method was shown to reduce the best recognition error rate by 0${\sim$}0.9% depending on the vocabulary size. The result also showed that between 400 and 800 would be the optimal number of clusters in the limit of small and large vocabulary speech recognitions of isolated words, respectively.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.35-39
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• 2020

DNN은 기존의 음성 인식 시스템에 비해 에러가 적으나 병렬 훈련이 어렵고, 계산의 양이 많으며, 많은 양의 데이터 확보를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 GMM에서 모델 파라메터를 가지고 음소별 GMM 파라메터를 추정하여 음소 단위를 생성한다. 그리고 이를 효율적으로 적용하기 위해 특정 어휘에 대한 클러스터링을 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 3가지 종류의 단어 음성 데이터베이스를 이용하여 DB를 가지고 어휘 모델을 구축하였고, 잡음 처리는 워너필터를 사용한 특징을 추출하여 음성 인식실험에 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 결과 음성 인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다. 본 연구에서 개선된 오버피팅의 문제점을 향상시킬 수 있는 추가적인 연구를 필요로 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.367-372
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• 2013

어휘 인식 시스템에서는 훈련 중에 적용되지 않는 음소에 대한 문제점으로 인해 시스템에 저장된 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 군집화 방법을 사용하여 유사 음소 모델을 관리하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 결정트리 군집화 방법을 적용하여 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 음향 모델을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 사용으로 시스템에서 기존에 생성되어진 음향 모델에 추가적으로 유사 음소 모델을 생성하여 제공하므로 음성 인식에 강인한 음향 모델을 구성한다. 본 연구에서 제안된 방법으로 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.