일반적인 어휘 인식 시스템은 백색 잡음과 음성을 인식하는 환경에서 여러 음성의 혼재되어 정확한 음성을 인식하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 음성 인식을 위해 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택적으로 추출하기 위한 방법과 베이시안 기법을 융합 방법을 제안한다. 음성의 선택적 추출을 위해 필터 뱅크 주파수 응답 계수를 사용한다. 하며, 이를 위해 모든 가능한 두 관측치의 조합에 대해 변수 관측치를 사용하며, 음성 신호 정보를 가지고 선택적 음성 특징 추출을 위해 잡음은 출력에 대한 에너지 비율을 구한다. 이것은 음성 특징을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 베이시안 기법의 어휘 인식을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 기존의 HMM과 CHMM 방법과 비교한 결과 잡음 환경에서의 인식률이 2.3% 향상됨을 확인하였다.
In this paper, we present a study on the real-time implementation of mobile robot to which the interactive voice recognition technique is applied. The speech command utters the sentential connected word and asserted through the wireless remote control system. We implement an automatic distance speech command recognition system for voice-enabled services interactively. We construct a baseline automatic speech command recognition system, where acoustic models are trained from speech utterances spoken by a microphone. In order to improve the performance of the baseline automatic speech recognition system, the acoustic models are adapted to adjust the spectral characteristics of speech according to different microphones and the environmental mismatches between cross talking and distance speech. We illustrate the performance of the developed speech recognition system by experiments. As a result, it is illustrated that the average rates of proposed speech recognition system shows about 95% above.
This study proposed a new technique to control of mobile robot based on voice command for (Human-Robot Cooperative operation in manufacturing precess). High performance voice recognition and control system was designed In this paper for smart factory. robust voice recognition is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with voice recognition robots is that robots inevitably effects real environment including with noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we describe an robust voice recognition system which can robustly recognize voice by adults and students in noisy environments. It is illustrated by experiments the voice recognition performance of mobile robot placed in a real noisy environment.
The Voice recognition is one of convenient methods to communicate between human and robots. This study proposes a speech recognition method using speech recognizers based on Hidden Markov Model (HMM) with a combination of techniques to enhance a biped robot control. In the past, Artificial Neural Networks (ANN) and Dynamic Time Wrapping (DTW) were used, however, currently they are less commonly applied to speech recognition systems. This Research confirms that the HMM, an accepted high-performance technique, can be successfully employed to model speech signals. High recognition accuracy can be obtained by using HMMs. Apart from speech modeling techniques, multiple feature extraction methods have been studied to find speech stresses caused by emotions and the environment to improve speech recognition rates. The procedure consisted of 2 parts: one is recognizing robot commands using multiple HMM recognizers, and the other is sending recognized commands to control a robot. In this paper, a practical voice recognition system which can recognize a lot of task commands is proposed. The proposed system consists of a general purpose microprocessor and a useful voice recognition processor which can recognize a limited number of voice patterns. By simulation and experiment, it was illustrated the reliability of voice recognition rates for application of the manufacturing process.
This Study Propose A New Approach To Impliment A Intelligent Robot Control Based on Voice Recognition For Smart Factory Automation Since human usually communicate each other by voices, it is very convenient if voice is used to command humanoid robots or the other type robot system. A lot of researches has been performed about voice recognition systems for this purpose. Hidden Markov Model is a robust statistical methodology for efficient voice recognition in noise environments. It has being tested in a wide range of applications. A prediction approach traditionally applied for the text compression and coding, Prediction by Partial Matching which is a finite-context statistical modeling technique and can predict the next characters based on the context, has shown a great potential in developing novel solutions to several language modeling problems in speech recognition. It was illustrated the reliability of voice recognition by experiments for humanoid robot with 26 joints as the purpose of application to the manufacturing process.
음성인식(ASR: Automatic Speech Recognition)은 사람의 말소리를 음성 신호로 분석하고, 문자열로 자동 변화하여 이해하는 기술이다. 초기 음성인식 기술은 하나의 단어를 인식하는 것을 시작으로 두 개 이상의 단어로 구성된 문장을 인식하는 수준까지 진화하였다. 실시간 음성 대화에 있어 높은 인식률은 자연스러운 정보전달의 편리성을 극대화하여 그 적용 범위를 확장하고 있다. 반면에, 음성인식 기술의 활발한 적용에 따라 관련된 사이버 공격과 위협에 대한 우려 역시 증가하고 있다. 기존 연구를 살펴보면, 자동화자식별(ASV: Automatic Speaker Verification) 기법의 고안과 정확성 향상 등 기술 발전 자체에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 실생활에 적용되고 있는 음성인식 서비스의 자동화자 식별 기술에 대한 사이버 공격 및 위협에 관한 분석연구는 다양하고 깊이 있게 수행되지 않고 있다. 본 연구에서는 자동화자 식별 기술을 갖춘 AI 음성인식 서비스를 대상으로 음성 주파수와 음성속도를 조작하여 음성인증을 우회하는 사이버 공격 모델을 제안하고, 상용 스마트폰의 자동화자 식별 체계를 대상으로 실제 실험을 통해 사이버 위협을 분석한다. 이를 통해 관련 사이버 위협의 심각성을 알리고 효과적인 대응 방안에 관한 연구 관심을 높이고자 한다.
지금까지 VoIP에 음성인식을 접목했을 때 만들 수 있는 서비스를 동향에 맞춰 살펴보았다. 최근 들어 음성인식 기술을 이용한 서비스나 상품들이 홍수처럼 쏟아져 나오고 있으며, 이제는 음성인식 기술이 GUI나 일반 DTMF를 이용하는 사용자 인터페이스(User Interfaces)를 대신할 수 있을 정도로 발전되었고 또 앞으로도 지속적인 발전이 있을 것이라 예상되므로 이제 시작된 VoIP와 음성인식의 접목은 수많은 다양한 종류의 새로운 서비스를 창출해낼 것으로 예상된다. 본 논문의 그림들에서 유선전화, 무선전화, 무선 인터넷 등 세 종류의 서비스가 계속 등장한다. 이렇게 세 종류의 서비스를 유지하는 이유는 현재 유무선 전화 및 인터넷 서비스 사업자에 관련되어 각각 다른 비즈니스 모델이 다음과 같이 형성될 수 있기 때문이다. 유선 전화망을 통한 인터넷 서비스는 유선망과 인터넷망을 연동시켜 주는 하드웨어를 개발하는 제조업체와 인터넷 정보를 제공해 주는 정보제공 업자 및 서비스를 제공하는 통신사업자가 협력하여 부를 창출하는 비즈니스 형태이다. 무선 전화망을 통한 인터넷 서비스는 무선 전화 사업자들이 이미 무선 인터넷이라는 이름으로 다양한 정보 제공 서비스를 지속해왔다는 점에서 인터넷 정보를 제공해 주는 정보제공업자 및 무선전 화 사업자 그리고 서비스 제공업자가 협력하여 매 출을 올라는 비즈니스 형태이다. 무선 인터넷 서비스는 일반 인터넷 서비스와의 차이는 없으며, 특별히 이동성을 강조한 서비스를 제공한다면 일반적인 인터넷 기반 정보제공자보다 경쟁력을 가질 수 있다. VoIP는 단독으로 쓰이기보다는 다른 다양한 기술과 서비스와 합쳐졌을 때 그 효과가 커진다. 이 제 음성처리기술, 특히 음성인식기술과 함께 사용되는 VoIP 기술의 응용 범위가 어디까지 확대될지 사뭇 기대되는 바이다.
사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.
Smart phones, greatly expanding in the recent mobile market, are equipped with various features compared to existing feature phones and provide the conveniences to in several ways. The camera, one of the features of a smartphone, creates the digital contents, such photos and videos, and plays a role for the media which transmits information, such as video calls and bar code reader. QR-Code recognition is also one of the camera features. It contains a variety of information in two-dimensional bar code type in matrix format, and makes it possible to obtain the information by using smart phones. This paper analyzes the method of QR-Code recognition, password method-the existing user-authentication technique, smart card, biometrics and voice recognition and so on and thenn designs a new user-authentication technique. The proposed user-authentication technique is the technique in which QR-Code, which can be simply granted is read by smart phones and transmitted to a server, for authentication. It has the advantages in view that it will simply the process of authentication and conteract the disadvantages, such as brute force attack, man-inthe-middle attack, and keyboard hacking, which may occur in other authentication techniques.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권5호
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pp.768-774
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2008
In many areas of speech signal processing such as automatic speech recognition and packet based voice communication technique, VAD (voice activity detection) plays an important role in the performance of the overall system. In this paper, we present a new feature parameter for VAD which is the product of energy of the signal and the difference of two types of entropies. For this end, we first define a Mel filter-bank based entropy and calculate its difference from the conventional entropy in frequency domain. The difference is then multiplied by the spectral energy of the signal to yield the final feature parameter which we call PEED (product of energy and entropy difference). Through experiments. we could verify that the proposed VAD parameter is more efficient than the conventional spectral entropy based parameter in various SNRs and noisy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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