• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.591-599
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• 2020

딥러닝 기술은 실세계의 객체를 분류하거나 인식하기 위해서 사용된다. 이를 위해서 준비된 많은 데이터를 고성능 컴퓨터에서 학습한 후에, 그 학습모델을 인식기에 탑재하여 각종 객체들을 인식한다. 이러한 인식기는 다양한 환경에서 사용되면서 인식하지 못하는 객체들이나 인식률이 낮은 객체들이 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 실세계 객체들을 주기적으로 학습하여 인식률을 높인다. 하지만, 즉각적인 인식률 향상이 어려울 뿐만 아니라, 임베디드 디바이스 등에 탑재되어 있는 인식기에서 학습하는 것이 쉽지 않다. 따라서, 본 논문에서는 임베디드 디바이스에 적용 가능한 부분 학습 기반의 실시간 손글씨 인식기를 제안한다. 제안된 인식기는 사용자 요청 시마다 임베디드 디바이스에서 부분 학습을 할 수 있는 환경을 제공하고, 실시간으로 인식기의 학습모델이 갱신된다. 이로 인해서 인식기의 지능이 지속적으로 향상됨으로 최초에 인식하지 못했던 손글씨에 대해 인식이 가능해진다. 이렇게 제안된 인식기는 RK3399 임베디드 디바이스에서 22개의 숫자와 글자에 대해서 학습과 추론이 가능하다는 것을 실험을 통하여 사람 손으로 쓴 은행 계좌명과 계좌번호를 인식할 수 있는 개인화된 지능을 가진 스마트 기기에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제52호
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• pp.111-120
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• 2004

This paper focuses on the DSP implementation of an HMM-based speech recognizer that can handle several hundred words of vocabulary size as well as speaker independency. First, we develop an HMM-based speech recognition system on the PC that operates on the frame basis with parallel processing of feature extraction and Viterbi decoding to make the processing delay as small as possible. Many techniques such as linear discriminant analysis, state-based Gaussian selection, and phonetic tied mixture model are employed for reduction of computational burden and memory size. The system is then properly optimized and compiled on the TMS320C6711 DSP for real-time operation. The implemented system uses 486kbytes of memory for data and acoustic models, and 24.5 kbytes for program code. Maximum required time of 29.2 ms for processing a frame of 32 ms of speech validates real-time operation of the implemented system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.391-394
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• 2004

This paper focuses on the DSP implementation of an HMM-based speech recognizer that can handle several hundred words of vocabulary size as well as speaker independency. First, we develop an HMM-based speech recognition system on the PC that operates on the frame basis with parallel processing of feature extraction and Viterbi decoding to make the processing delay as small as possible. Many techniques such as linear discriminant analysis, state-based Gaussian selection, and phonetic tied mixture model are employed for reduction of computational burden and memory size. The system is then properly optimized and compiled on the TMS320C6711 DSP for real-time operation. The implemented system uses 486kbytes of memory for data and acoustic models, and 24.5kbytes for program code. Maximum required time of 29.2ms for processing a frame of 32ms of speech validates real-time operation of the implemented system.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권1E호
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• pp.20-24
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• 2006

In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.675-680
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• 2018

본 논문에서는 RCE (restricted coulomb energy) 신경망을 이용한 손동작 인식기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 인식을 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 학습 알고리즘이 여타 신경망에 비해 비교적 간단하기 때문에 실시간 학습 및 인식이 가능하므로 손동작 인식기에 적합한 장점을 갖는다. FPGA기반 검증 플랫폼을 사용하여 3D 숫자 데이터 셋을 생성하였으며, 설계된 손동작 인식기는 3D 숫자 데이터 셋에 대해 98.8%의 인식 정확도를 나타냈다. 제안된 손동작 인식기는 Intel-Altera cyclone IV FPGA기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였으며, 70MHz의 동작 주파수로 실시간 학습 및 인식 결과에 대한 검증을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.187-190
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• 2000

In this paper, implementation of speech Recognizer system, Separated from Personal computer. By using DSP, this intends to extend the voice recognizing, limited into PC because of amount of data and calculations. For this performance The thesis uses the real time End point detector and organizes no additional device between human and the system, characteristic vector are that detects End point and voice from absolute energy and ZCR, that uses 12 difference Cepstrum from LPC, that uses the method to compensate the process of pattern separating and pre-calculated standard pattern limitation.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.33-36
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• 2006

This paper describes a speech recognizer implemented on PDAs. The recognizer consists of feature extraction module, search module and utterance verification module. It can recognize 37 words that can be used in the telematics application and fixed-point operation is performed for real-time processing. Simulation results show that recognition accuracy is 94.5% for the in-vocabulary words and 56.8% for the out-of-task words.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.18-24
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• 2003

실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.359-364
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• 2004

본 논문에서는 범용 디지털 신호처리기를 이용한 잡음환경에 강인한 실시간 화자 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 부동소수점 디지털 신호처리기인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 CODEC과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 실시간 음성 인식기에 사용한 음성특징 파라메터는 일반적으로 사용되어 지는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)대신 독립성분분석을 통해 MFCC의 특징 공간을 변화시킨 파라메터를 사용하여 외부잡음 환경에 강인한 특성을 지니도록 하였다. 두 가지 특징 파라메터에 대해 잡음 환경에서의 인식실험 결과, 독립성분 분석에 의한 특징 파라메터의 인식 성능이 MFCC보다 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.31-36
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• 2000

본 논문에서는 음성 인식을 이용한 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 이 시스템은 다수의 구성원과 조직 체계를 가지는 관공서나 일반 기업, 학교 등의 교환 서비스를 음성 인식을 통하여 자동으로 제공한다. 본 시스템에 사용된 음성 인식기는 SCHMM(Semi-Continuous Hidden Markov Model) 기반으로 한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘인식기(Speaker-Independent, Isolated-Word, Flexible-Vocabulary Recognizer)이며, 실시간 구현을 위해 사용한 DSP(Digital Signal Processor)는 Texas Instrument 사의 TMS320C32이다. 자동 교환 서비스를 위하여 음성 인식 기능 외에도 음성 인식 DSP 진단 기능과 인식 대상 어휘의 추가 및 변경을 위한 운용 단말을 구현하여 운용의 편의성을 추구하였다. 본 시스템의 인식 실험은 음성 인식 구내 자동 교환 시스템용 1300여 어휘(부서명, 인명 등)에 대해서 8명의 화자가 유선 전화망에서 수행하였으며 인식률은 91.5%이다.