• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2238-2245
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• 2000

In this papr, eatue parameters, extracted using Wavelet transform for Korean isolated worked speech, are sued for speech detection and recognition feature. As a result of the speech detection, it is shown that it produces more exact detection result than eh method of using energy and zero-crossing rate on speech boundary. Also, as a result of the method with which the feature parameter of MFCC, which is applied to he recognition, it is shown that the result is equal to the result of the feature parameter of MFCC using FFT in speech recognition. So, it has been verified the usefulness of feature parameters using Wavelet transform for speech analysis and recognition.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

• 한국음향학회지
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• 제10권2호
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• pp.29-35
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• 1991

본 논문에서는 변이음 단위의 Hidden Markov Model (HMM)을 이용하여 고립단어를 인식하는 방법을 논한다. 변이음 단위로 HMM을 구성하여 변이음 사전을 만들고, 이 변이음 사전을 이용하여 단어 사전을 구성한다. 변이음 HMM을 이용하여 단어를 구성하려면 변이음 간의 천이확률이 계산되어야 하므로 본 연구에서는 변이음 간의 천이 확률의 영향을 측정하여 그 변이음으로 이루어지는 임의의 단어를 적응없이 적은 수의 적응 데이터로 단어모델을 구성 인식하는 것을 설명한다. 비교를 위하여 단어인식 HMM으로 인식 실험을 한 결과, 변이음 단위 HMM이 적은 기억 용량과 적은 데이터의 훈련으로 단어단위 HMM 이상의 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.83-86
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• 1998

This paper describes an overview of the system designed for 500-word speech recognition. The system is based on the triphone models and uses Dynamic Multisection(DMS) technique for pattern matching. The system is very flexible in the sense of the word-dictionary which is changable spontaneously without any training. The vocabulary selected for the experiments is 561 words of province names, district names of Seoul and Pusan. The experimental results which will be shown here are preliminary because only one speaker was involved in the experiments. But the result is satisfactory when we see the performance is 95.1%. The system is designed on the Windows-95 and works in realtime on the Pentium-133 computer.

• 한국음향학회지
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• 제6권4호
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• pp.31-43
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• 1987

본 논문은 불특정화자의 한국어 단독음인식에 관한 연구로써, 새로운 집단화 방법인 Modified-ISODATA 집단화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 종래의 ISODATA 알고리즘에서 외부 고립점 처리 및 분리과정을 단순화 하여, 정확하고도 자동화된 집단의 중심점을 찾는 것을 목적으로 한다. 본 알고리즘을 적용한 결과, 10명의 남성 화자와 4명의 여성 화자가 발음한 11개의 숫자음에 대하여, 최근에 발표된 Modified K-means 방법보다 좋은 인식율을 나타내어, 보다 정확한 집단의 중심점을 찾아내었음을 입증해 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제9권4호
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• pp.66-76
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• 1990

본 논문에서는 잡음과 전화선로의 왜곡이 음성인식에 미치는 영향을 알아보고, 전처리 과정을 추가하여 이를 개선하는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 모의실험은 음소적으로 고르게 분포되어있는 한국어 격리단어 100단어를 각각 10회 발음한 1000개 데이타를 대상으로하고, 화자종속으로 수행하였다. 먼저 잡음에 대한 개선방법으로 spectral subtraction을 제안하였는데, 이것은 매우 간단하면서도 좋은 성능을 보였다. 다음으로 대역폭제한과 전송로왜곡의 영향을 실험하였는데, 대역폭의 제한과 진폭왜곡은 인식율을 크게 떨어뜨렸으나 위상왜곡은 별로 영향이 없었다. 또, 전송로의 영향을 개선하기 위하여 training data를 사용하여 기준패턴을 변화시키는 방법을 제안하였다. 잡음과 전송로의 왜곡이 동시에 있는 경우에 인식율이 7.7~26.4% 밖에 되지 않았는데, 위에서 제안한 방법을 이용하여 76.2~92.3%로 개선되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.58-67
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• 1994

HMM을 이용한 알고리즘은 대용량 음성인식 시스템을 비롯하여 많은 시스템에 적용되어 왔다. 음성인식 시스템을 범용의 프로세서들을 가지고 구현할 경우 많은 계산량과 데이터들로 말미암아 실시간의 성능을 얻을 수 없다. 따라서 실시간 음성인식을 위해서는 인식을 가속화 시키기 위한 전용 하드웨어를 개발하는 것이 요구되어진다. 본 논문에서는 HMM을 이용한 격리단어 인식 시스템을 구현하는 내용을 다루고 있다. 음성인식 시스템은 호스트 컴퓨터와 DSP 보드 그리고 프로토타입 Viterbi scoring 보드로 이루어져 있다. 음성신호로부터 특징 벡터를 추출하는 과정은 DSP 보드에서 이루어지고, Viterbi scoring 보드는 세 개의 field-programmable gate array 칩들을 사용하여 설계되었다. Viterbi scoring 보드는 하드웨어적으로 효율적인 Viterbi scoring 구조를 채택하고 있고 음성인식을 위한 Viterbi 알고리즘을 수행한다. 제작된 시스템은 10MHz로 동작하고, 한 프레임 즉 10ms 동안에 100.000 스테이트를 처리할 수 있다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권1호
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• pp.11-22
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• 1994

For the conventional systme based on word, it is very difficult to enlarge the number of vocabulary. To cope with this problem, we must use more fundamental units of speech. For example, syllables and phonemes are such units, Korean speech consists of initial consonants, middle vowels and final consonants and has characteristic that we can obtain syllables from speech easily. In this paper, we show a speech recognition system with the advantage of the syllable characteristics peculiar to the Korean speech. The algorithm of recognition system is the Time Delay Neural Network. To recognize many recognition units, system consists of initial consonants, middle vowels, and final consonants recognition neural network. At first, our system recognizes initial consonants, middle vowels and final consonants. Then using this results, system recognizes isolated words. Through experiments, we got 85.12% recognition rate for 2735 data of initial consonants, 86.95% recognition rate for 3110 data of middle vowels, and 90.58% recognition rate for 1615 data of final consonants. And we got 71.2% recognition rate for 250 data of isolated words.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.50-55
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• 2001

본 논문에서는 청각모델을 이용하여 음성신호로부터 추출한 특징벡터를 2차원 DCT (discrete cosine transform)방법을 사용하여 가공한 후, 새로운 거리측정 방법에 적용하여 한국어 고립단어 인식 실험을 행하였다. 고립단어 인식은 기존에 많은 방법들이 제안되어졌으나, 본 논문에서 제안한 방법은 고립단어 인식을 위한 특징 파라미터로 2차원 DCT 계수를 사용한 것으로 구현이 간단하며, 간단한 계산식으로 인하여 빠른 인식 시간을 가지는 장점이 있다. 제안한 방식의 타당성 검토를 위하여, 고립단어 인식에서 좋은 인식결과를 나타내는 DTW (Dynamic Time Warping)방법을 사용하여 인식률을 비교하였다[5][6]. 실험결과 제안한 방식은 DTW를 사용한 인식방법에 비하여 화자종속 고립단어 인식에서는 거의 유사한 인식결과를, 화자독립 고립단어 인식에서는 더 높은 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한, DTW에 비해 패턴비교를 위한 계산시간에 있어서는 200배 이상의 감소효과를 볼 수 있었다. 제안된 방법은 비교 방법에 비하여 잡음환경에서도 강한 특성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.338-342
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• 2007

본 논문에서는 모바일 환경에서 고립단어 음성인식을 할 경우 화자종속 방법을 이용하여 성능을 높이는 사용자 적응형 후처리 방법을 제안한다. 이 방법은 인식기의 정확한 인식 결과를 위한 추가적인 처리들로 구성된다. 즉 인식기의 출력과 정확한 최종 결과들 간의 관계를 학습하여 이를 잘못된 인식기의 출력을 수정하는 데에 사용한다. 학습에는 패턴인식에 강인한 다층 퍼셉트론을 사용하며 학습 시간을 고려하여 모델을 세분화하고 동적으로 동작할 수 있도록 구현한다. 이 결과 인식기의 오류에 대해 41%를 수정하는 성과(오류 수정률: 41%)를 보였다.