For the practical isolated word recognition system, the ability to reject the out-of -vocabulary(OOV) is required. In this paper, we present a rejection method which uses the clustered phoneme modeling combined with postprocessing by likelihood ratio scoring. Our baseline speech recognition system was based on the whole-word continuous HMM. And 6 clustered phoneme models were generated using statistical method from the 45 context independent phoneme models, which were trained using the phonetically balanced speech database. The test of the rejection performance for speaker independent isolated words recogntion task on the 22 section names shows that our method is superior to the conventional postprocessing method, performing the rejection according to the likelihood difference between the first and second candidates. Furthermore, this clustered phoneme models do not require retraining for the other isolated word recognition system with different vocabulary sets.
The phonemic awareness tasks (phonemic synthesis, phonemic elision, phonemic segmentation) by auditory presentation and visual presentation were conducted to 40 children who are 5 and 6 years old. The scores and error types in the sub-tasks by two presentations were compared to each other. Also, the correlation between the performances of phonemic awareness sub-tasks in two presentation conditions were examined. As a result, 6-year-old group showed significantly higher phonemic awareness scores than 5-year-old group. Both group showed significantly higher scores in visual presentation than auditory presentation. While the performance under the visual presentation was significantly lower especially in the segmentation than the other two tasks, there was no significant difference among sub-tasks under the auditory presentation. 5-year-old group showed significantly more 'no response' errors than 6-year-old group and 6-year-old group showed significantly more 'phoneme substitution' and 'phoneme omission' errors than 5-year-old group. Significantly more 'phoneme omission' errors were observed in the segmentation than the elision task, and significantly more 'phoneme addition' errors were observed in elision than the synthesis task. Lastly, there are positive correlations in auditory and visual synthesis tasks, auditory and visual elision tasks, and auditory and visual segmentation tasks. Summarizing the results, children tend to depend on orthographic knowledge when acquiring the initial phonemic awareness. Therefore, the result of this research would support the position that the orthographic knowledge affects the improvement of phonemic awareness.
In this paper, we carried out the word, 4 continuous digits. continuous, and task-independent word recognition experiments to verify the effectiveness of the re-defined phoneme-likely units (PLUs) for the phonetic decision tree based HM-Net (Hidden Markov Network) context-dependent (CD) acoustic modeling in Korean appropriately. In case of the 48 PLUs, the phonemes /ㅂ/, /ㄷ/, /ㄱ/ are separated by initial sound, medial vowel, final consonant, and the consonants /ㄹ/, /ㅈ/, /ㅎ/ are also separated by initial sound, final consonant according to the position of syllable, word, and sentence, respectively. In this paper. therefore, we re-define the 39 PLUs by unifying the one phoneme in the separated initial sound, medial vowel, and final consonant of the 48 PLUs to construct the CD acoustic models effectively. Through the experimental results using the re-defined 39 PLUs, in word recognition experiments with the context-independent (CI) acoustic models, the 48 PLUs has an average of 7.06%, higher recognition accuracy than the 39 PLUs used. But in the speaker-independent word recognition experiments with the CD acoustic models, the 39 PLUs has an average of 0.61% better recognition accuracy than the 48 PLUs used. In the 4 continuous digits recognition experiments with the liaison phenomena. the 39 PLUs has also an average of 6.55% higher recognition accuracy. And then, in continuous speech recognition experiments, the 39 PLUs has an average of 15.08% better recognition accuracy than the 48 PLUs used too. Finally, though the 48, 39 PLUs have the lower recognition accuracy, the 39 PLUs has an average of 1.17% higher recognition characteristic than the 48 PLUs used in the task-independent word recognition experiments according to the unknown contextual factor. Through the above experiments, we verified the effectiveness of the re-defined 39 PLUs compared to the 48PLUs to construct the CD acoustic models in this paper.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.6-9
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2003
In this paper, we studied on the difference of speaker adaptation according to the phoneme classification for Korean Speech recognition. In order to study of speech adaptation according to the weight of difference of phoneme as recognition unit, we used SCHMM as recognition system. And Speaker adaptation method used in this paper was MAPE(Maximum A Posteriori Probability Estimation), Linear Spectral Estimation. In order to evaluate the performance of these methods, we used 10 Korean isolated numbers as the experimental data. It is possible for the first and the second methods to be carried out unsupervised learning and used in on-line system. And the first method was shown performance improvement over the second method, and hybrid adaptation showed the better recognition results than those which performed each method. And the result of Speaker adaptation using the variable weight according to the phoneme had better than the result using fixed weight.
This study attempted to analyze the consonant perception ability and errors and to verify compatibility items for hearing impaired children wearing hearing aids and cochlear implants using the Phoneme Perception Test for School-Aged children (PPT-S). As a result of the study, it was found that children with hearing impairments have more difficulty in perceiving final consonants than initial consonants. The hard type of PPT-S, in which the articulation method and articulation place of the target and foil words are similar, felt more difficult than the easy type. Among the initial consonants, the incorrect response rate for aspiration sound was higher. In the case of final consonants, the incorrect answer rate for 'ㄷ' and 'ㅁ' was relatively higher. There was no significant difference in the percentage of correct response rate according to the gender of the speaker. The above results can be usefully used as basic data for standardizing of PPT-S and evaluating the intervention effects before and after hearing rehabilitation with hearing impaired children.
There are many of games using smart devices. Voice recognition is can be useful way for input. In the game, voice have to be quickly recognized, at the same time it have to be manipulated promptly as well. In this study, we developed the optimized real-time phoneme recognition using max flow matching that it can be efficiently used in the game field. Firstly, voice wavelength is transformed to FFT, secondly, transformed value is made by a graph in Z plane, thirdly, data is extracted in specific area, and then data is saved in database. After all the value is recognized using weighted bipartite max flow matching. This way would be useful method in game or robot field when researchers hope to recognize the fast voice recognition.
Speaking rate represents how many phonemes in speech signal have in limited time. It is various and changeable depending on the speakers and the characters of each phoneme. The preprocessing to remove the effect of variety of speaking rate is necessary before recognizing the speech in the present speech recognition systems. So if it is possible to estimate the speaking rate in advance, the performance of speech recognition can be higher. However, the conventional speech vocoder decides the transmission rate for analyzing the fixed period no regardless of the variety rate of phoneme but if the speaking rate can be estimated in advance, it is very important information of speech to use in speech coding part as well. It increases the quality of sound in vocoder as well as applies the variable transmission rate. In this paper, we propose the method for presenting the speaking rate as parameter in speech vocoder. To estimate the speaking rate, the variety of phoneme is estimated and the Line Spectrum Pairs is used to estimate it. As a result of comparing the speaking rate performance with the proposed algorithm and passivity method worked by eye, error between two methods is 5.38% about fast utterance and 1.78% about slow utterance and the accuracy between two methods is 98% about slow utterance and 94% about fast utterances in 30 dB SNR and 10 dB SNR respectively.
The purpose of this study was to investigate predictors concerning preschoolers' ability to read words, in terms of their sub-skills of alphabet knowledge, phonological awareness, and phonological processing. Fourteen literacy sub-tests and three types of reading tasks were administered to 289 kindergartners aged 4 to 6 in Busan. The main results are as follows. Sub-skills that predicted reading ability varied with children's age. Irrespective of children's age groups, knowledge of consonant names and digit naming speed commonly explained the reading of real words. In contrast, skills of syllable deletion and phoneme substitution and knowledge of alphabet composition principles were related to only 4-year-olds' reading skills. Exclusively included was digit memory in predicting 5-year-olds' reading abilities, and knowledge of vowel sounds in 6-year-olds' reading skills. The type of reading task also influenced reading ability. A few common variables such as knowledge of consonant names and vowel sounds, digit naming speed, and phoneme substitution skill explained all types of word reading. Syllable counting skills, however, had predictive value only for the reading of real words. Phoneme insertion skills and digit memory had predictive value for the reading of pseudo words and low frequency letters. Likewise, knowledge of consonant sounds and vowel stroke-adding principles were significant only for the reading of low frequency letters.
As a basic research to realize Korean speech recognition system, phoneme recognition was carried out to find out ; 1) the best place which represents each phoneme's characteristics, and 2) the reasonable length of duration for obtaining the best recognition rates. For the recognition experiments, multi-speaker dependent recognition with Bayesian decision rule using 21 order of cepstral coefficient as a feature parameter was adopted. It turned out that the best place of feature extraction for the highest recognition rates were 10~50ms in vowels, 40~100ms in fricatives and affricates, 10~50ms in nasals and liquids, and 10~50ms in plosives. And about 70ms of duration was good enough for the recognition of all 35 phonemes.
Previous existing vocabulary recognition programs calculate general vector values from a database, so they can not process phonemes that form during a search. And because they can not create a model for phoneme data, the accuracy of the Gaussian model can not secure. Therefore, in this paper, we recommend use of the Bhattacharyya distance measurement method based on the features of the phoneme-thus allowing us to improve the recognition rate by picking up accurate phonemes and minimizing recognition of similar and erroneous phonemes. We test the Gaussian model optimization through share continuous probability distribution, and we confirm the heighten recognition rate. The Bhattacharyya distance measurement method suggest in this paper reflect an average 1.9% improvement in performance compare to previous methods, and it has average 2.9% improvement based on reliability in recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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