• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.3-7
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• 2003

This paper presents segmental labeling conventions proposed by SiTEC(Speech Information Technology Engineering Center) 2002 and proposes a new directions of a revision for a simpler version.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.33-36
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• 2003

Two experiments were conducted to support the suggestion that the same information processing was used in both input modalities, visual and auditory modality in Wonil Choi & Kichun Nam(2003)'s paper. The primed lexical decision task was performed and pseudoword prime stimuli were used. The result was that priming effect did not occur in any experimental condition. This result might be interpreted visual facilitative information and phonological inhibitory information cancelled each other.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제67호
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• pp.79-102
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• 2008

In this paper, we investigate the relation between Bayes factor and likelihood ratio test (LRT) approaches and apply the neighborhood information of Bayes factor to building an alternate hypothesis model of the LRT system. To consider the neighborhood approaches, we contemplate a distance measure between models and algorithms to be applied. We also evaluate several methods to improve performance of utterance verification using neighborhood information. Among these methods, the system which adopts anti-models built by collecting mixtures of neighborhood models obtains maximum error rate reduction of 17% compared to the baseline, linear and weighted combination of neighborhood models.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제58호
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• pp.67-81
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• 2006

For a large corpus of time-aligned data, HMM based approaches are most widely used for automatic segmentation, providing a consistent and accurate phone labeling scheme. There are two methods for training in HMM. Flat starting method has a property that human interference is minimized but it has low accuracy. Bootstrap method has a high accuracy, but it has a defect that manual segmentation is required In this paper, a new algorithm is proposed to minimize manual work and to improve the performance of automatic segmentation. At first phase, voiced, unvoiced and silence classification is performed for each speech data frame. At second phase, the phoneme sequence is aligned dynamically to the voiced/unvoiced/silence sequence according to the acoustic phonetic rules. Finally, using these segmented speech data as a bootstrap, phoneme model parameters based on HMM are trained. For the performance test, hand labeled ETRI speech DB was used. The experiment results showed that our algorithm achieved 10% improvement of segmentation accuracy within 20 ms tolerable error range. Especially for the unvoiced consonants, it showed 30% improvement.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.201-203
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• 1999

음성합성에서 자연스러운 합성음을 생성하기 위하여 표준 발음법을 페트리넷 근저행렬로 모델링하는 방법으로 표준 발음법을 음가 생성 규칙으로 만들 수 있다. 본 논문은 페트리넷으로 모델링된 음가 생성 규칙의 크기를 줄이는 방법을 제안하고 구현하였다. 압축하기 전의 음가 생성 테이블의 크기는 719*107의 2차원 배열이었으며 구현된 시스템으로 압축한 결과 41*40의 2차원 구조체 배열로 압축되었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제44호
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• pp.131-143
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• 2002

Music query by humming is a challenging problem since the humming signal inevitably contains much variation and inaccuracy. In this paper, we suggest an algorithm for querying a wanted song from music database by humming its melody. In order to suit or adapt the inaccurate peoples humming, a new melody representation technique is proposed. Our algorithm is basically a pitch and duration information-based one and performs fairly well. 85% of correct query rate of the song is achieved for the top 3 matches when tested with 20 songs.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제47호
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• pp.121-129
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• 2003

This paper describes the use of pitch information for speaker identification. The recognition system is a GMM based one with 4 connected Korean digits speech database. The mean of the pitch period in voiced sections of speech are shown to be ,useful at discriminating between speakers. Utilizing this feature with Gaussian mixture model in the speaker identification system gave a marked improvement, maximum 6% improvement comparing to the baseline Gaussian mixture model.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.32-35
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• 2003

This paper describes our recent work for developing a baseline platform for Korean spoken dialog recognition. In our work, We have collected about 65 hour speech corpus with auditory transcriptions. Linguistic information on various levels such as mophology, syntax, semantics, and discourse is attached to the speech database by using automatic or semi-automatic tools for tagging linguistic information.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.687-690
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• 2010

본 논문에서는 우즈베케스탄 사람을 대상으로 한국의학에서 사용되고 있는 사상체질진단법을 적용하여 실험하였으며, 먼저 설문조사방법으로 체질을 진단하는 QSCC II(Questionnaire for Sasang Constitution Classification II)라는 진단기구와 음성분석으로 체질을 진단하는 PSSC(Phonetic System of Sasang Constitution)를 사용하여 체질을 진단한 후, 한국인과 마찬가지로 우즈베키스탄인들에게도 적용이 가능한지를 살펴보았다. 실험결과 우즈베키스탄인도 사상체질로 분류됨을 보았다.