• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.215-218
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• 2003

The method of vocal tract normalization has been known as a successful method for improving the accuracy of speech recognition. A frequency warping procedure based low complexity and maximum likelihood has been generally applied for vocal tract normalization. In this paper, we propose a new power spectrum warping procedure that can be improve on vocal tract normalization performance than a frequency warping procedure. A mechanism for implementing this method can be simply achieved by modifying the power spectrum of filter bank in Mel-frequency cepstrum feature(MFCC) analysis. Experimental study compared our Proposal method with the well-known frequency warping method. The results have shown that the power spectrum warping is better 50% about the recognition performance than the frequency warping.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.14 no.12
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• pp.1287-1294
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• 2004

Hub bearings not only sustain the body of a cat, but permit wheels to rotate freely. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause defects to be created and grown in each component. Therefore, nitration and noise from unwanted defects in outer-race, inner-race or ball elements of a Hub bearing are what we want to detect as early as possible. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing signal has Periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.335-338
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• 1998

본 논문에서는 음성인식 알고리즘인 HMM을 사용하여 Windows 환경에서 온라인으로 사용할 수 있는 음성인식 게임“Voice Illust Magic”개발에 관하여 소개한다. 사용자와 컴퓨터가 상호작용(Interaction)할 수 있는 매체를 마우스와 키보드뿐만 아니라 게임에 필요한 명령어를 음성인식으로 실행함으로써 정보전달이 매우 효과적으로 이루어져 사용자가 접근하기 쉽고 편리하게 되었으며 의사전달 효율을 높일 수 있었다. 음성인식 과정을 온라인으로 마이크를 통해 들어온 음성을 자동으로 끝점을 검출한 후, Mel-Cepstrum을 추출하여 Word 단위의 reference HMM과 비교하여 최적의 model이 선택되면, 윈도우즈에게 메시지를 보내어 마우스나 키보드가 동작하는 것과 마찬가지로 실행되도록 하였다. 또한, 입력 음성을 모든 reference pattern과 비교하는 것이 아니라 그 상황에 적용될 수 있는 표준 패턴을 한정함으로써 탐색시간을 줄일 수 있었으며 높은 인식률을 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.399-402
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• 1998

본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.403.1-406
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• 1998

현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 피춰 중의 하나로 멜켑스트럼을 들 수 있다. 멜켑스트럼은 인간의 청각 특성을 적용한 critical band 필터를 사용하여 구하는데, 필터의 형태를 다양하게 적용하여 같은 음성에 대해서 여러 가지의 멜켑스트럼을 구할 수 있다. 본 논문에서는 critical band 필터의 형태, 즉 필터의 모양, 인접한 필터간의 중심 주파수 간격, 그리고 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하여 음성 인식 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 최적의 인식 성능을 나타내는 멜켑스트럼을 구하기 위하여 simplex 기법을 사용하여 필터를 최적화하는 방법을 제안한다. DTW(dynamic time warping)를 인식 알고리즘으로 사용하였고 한국어 숫자음을 사용하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.226-231
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• 1998

본 연구에서는 짧은 시간에 계산이 가능하며, 음성을 특징 지울 수 있는 파라미터로서 영 교차율(zero crossing rate), 단 구간 에너지(short-term, energy) 그리고 포만트(formant)를 사용하였다. 특정 화자의 음성을 입력 받아서 단모음인 'ㅏ, ㅐ, ㅓ, ㅔ, ㅗ, ㅜ, ㅡ. ㅣ'에 대한 인식을 위해 위의 세가지 파라미터를 측정하였다. 영 교차율과 단 구간 에너지 파라미터는 유성음과 무성음의 구별과 음성인지 아닌지를 판별하는데 사용하였다. 포만트 파라미터는 10차 켑스트럼(cepstrum)을 이용하여 구하였으며, 각 단모음을 판별하기 위해서 사용하였다. 하나의 단모음을 입력받아 처리하여 텍스트로 출력하는데 평균 0.065sec에 처리하며, 각각의 단모음에 대해 93%, 10개의 테스트 문장에 대해 72%의 인식률을 보이고 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1987.10a
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• pp.836-841
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• 1987

Many kinds of conditioning monitoring technique have been studied, so this study has investigated the possibility of checking the trend in the fault diagnosis of ball bearing, one of the elements of rotating machine, by applying the cepstral analysis method using the adaptive noise cancelling (ANC) method. And computer simulation is conducted in oder to identify obviously the physical meaning of ANC. The optimal adaptation gain in adaptive filter is estimated, the performance of ANC according to the change of the signal to noise ratio and convergence of LMS algorithm is considered by simulation. It is verified that cepstral analysis using ANC method is more effective than the conventional cepstral analysis method in bearing fault diagnosis.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.27 no.12
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• pp.1933-1939
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• 1990

In this paper, we proposed an algorithm which used backtracking method to get time information, and it be modelled DMS (Dynamic Multisection) by feature vectors and time information whic are represented to similiar feature in word patterns spoken during continuous time domain, for Korean Speech recognition by independent speaker using DMS. Each state of model is represented time sequence, and have time information and feature vector. Typical feature vector is determined as the feature vector of each state to minimize the distance between word patterns. DDD Area names are selected as recognition wcabulary and 12th LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameter. State of model is made 8 multisection and is used 0.2 as weight for time information. Through the experiment result, recognition rate by DMS model is 94.8%, and it is shown that this is better than recognition rate (89.3%) by MSVQ(Multisection Vector Quantization) method.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.28B no.7
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• pp.548-556
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• 1991

In this paper, Korean spoken continuous digits are ercognized using DHMM(Dynamic Hidden Markov Model) and lexical analysis to provide the base of developing voice dialing system. After segmentation by phoneme unit, it is recognized. This system can be divided into the segmentation section, the design of standard speech section, the recognition section, and the lexical analysis section. In the segmentation section, it is segmented using the ZCR, O order LPC cepstrum, and Ai, parameter of voice speech dectaction, which is changed according to time. In the standard speech design section, 19 phonemes or syllables are trained by DHMM and designed as a standard speech. In the recognition section, phomeme stream are recognized by the Viterbi algorithm.In the lexical decoder section, finally recognized continuous digits are outputed. This experiment shiwed the recognition rate of 85.1% using data spoken 7 times of 21 classes of 7 continuous digits which are combinated all of the occurence, spoken by 10 man.