This study was aim to compare the phonological error patterns and PCC(Percentage of Correct Consonants) derived from the single word and spontaneous speech contexts of the speech sound disorders with unknown origin(SSD). The present study suggest that the development phonological error patterns and non-developmental error patterns of the target children, in according to speech context. The subjects were 15 children with SSD up to the age of 5 from 3 years of age. This research use 37 words of APAC(Assessment of Phonology & Articulation for Children) in the single word context and 100 eojeol in the spontaneous speech context. There was no difference of PCC between the single word and the spontaneous speech contexts. Significantly different developmental phonological error patterns between the single word and the spontaneous speech contexts were syllable deletion, word-medial onset deletion, liquid deletion, gliding, affrication, fricative other error, tensing, regressive assimilation. Significantly different non-developmental phonological error patterns were backing, addtion of phoneme, aspirating. The study showed that there was no difference of PCC between elicited single word and spontaneous conversational context. And there were some different phonological error patterns derived from the two contexts of the speech sound disorders. The more important interventions target is the error patterns of the spontaneous speech contexts for the immediate generalization and rising overall intelligibility.
General adaptive noise canceller(ANC) suffers from the misadjustment of adaptive filter weights, because of the gradient-estimate noise at steady state. In this paper, an adaptive noise cancellation algorithm with speech detector which is distinguishing speech from silence and adaptation-transient region is proposed. The speech detector uses property of adaptive prediction-error filter which can filter the highly correlated speech. To detect speech region, estimation error which is the output of the adaptive filter is applied to the adaptive prediction-error filter. When speech signal apears at the input of the adaptive prediction-error filter. The ratio of input and output energy of adaptive prediction-error filter becomes relatively lower. The ratio becomes large when the white noise appears at the input. So the region of speech is detected by the ratio. Sign algorithm is applied at speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC. As results of computer simulation, the proposed algorithm improves segmental SNR and SNR up to about 4 dBand 11 dB, respectively.
In speech coding scheme, because information bits have different error sensitivities over channel errors, the channel coder for combining with speech coding should be realized by the variable coding rate considering the bit importance of speech information bits. In realizing the 4 kbps channel coder for 12kbps speech, this paper have chosen the channel coding method by analyzing the hard-decision post-decoding error rate of RCPC(Rate Compatible Punctured Convolutional) codes and bit error sensitivity of 12 kbps speech. Under the coherent QPSK and Rayleigh fading channel, the performance analysis has showed that 10dB gain was obtained in speech SEGSNR by 4-level uneuqal error protection, which was compared with the caseof no channel coding at 7dB channel SNR.
음성 인식 시스템은 부정확한 음성 신호의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율과 신뢰도 측정을 이용한 음성 인식 오류 보정 방법을 제안하였다. 음소 유사율은 학습 모델의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였으며 신뢰도로 측정하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 측정하여 오인식되는 오류를 최소화하였으며 음성 인식 과정에서 오류로 판명된 음성에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 98.3%의 인식률과 95.5%의 오류 보정율을 나타내었다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.171-176
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2023
This study is about a speech recognition error correction system designed to detect and correct speech recognition errors before natural language processing to increase the success rate of intent analysis in natural language processing with optimal efficiency in various service domains. An encoder is constructed to embedded the correct speech token and one or more error speech tokens corresponding to the correct speech token so that they are all located in a dense vector space for each correct token with similar vector values. One or more utterance tokens within a preset Manhattan distance based on the correct utterance token in the dense vector space for each embedded correct utterance token are detected through an error detector, and the correct answer closest to the detected error utterance token is based on the Manhattan distance. Errors are corrected by extracting the utterance token as the correct answer.
In this research, we seek the beginning of the speech and detect the stationary speech region using lip information. Performing running average of the estimated speech signal in the stationary region, we reduce the effect of musical noise which is inherent to the conventional MlMSE (Minimum Mean Square Error) speech enhancement algorithm. In addition to it, SFM (Spectral Flatness Measure) is incorporated to reduce the speech signal estimation error due to speaking habit and some lacking lip information. The proposed algorithm with Wiener filtering shows the superior performance to the conventional methods according to MOS (Mean Opinion Score) test.
디지털 음성 통신에서 송신하는 음성 패킷의 전송 에러율을 알면 송신 채널 상황에 적합한 압축 동작을 통하여 전체 통신의 품질을 향상시킬 수 있다. 그러나 현재의 이동통신과 인터넷 통신에서는 음성 패킷의 전송 에러정보를 알려주는 프로토콜이 지원되지 않는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 채널의 전송 에러 정보를 음성 패킷에 삽입하여 실시간으로 전달하는 방법을 제안한다. 제안하는 채널 에러 정보 삽입 방법은 ACELP (algebraic code-excited linear predictin) 코드벡터의 펄스 위치의 상관 관계를 이용하며, 이를 통하여 추가정보 삽입에 의한 음질 저하를 막고 오인식율을 줄일 수 있다. 다양한 음성 데이터를 이용하여 제안한 방법의 성능을 측정하였으며 음질의 저하가 거의 발생하지 않고 정보의 검출 능력과 오인식율에서 만족할 만한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.177-180
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2007
We compared CS-ACELP with QCELP speech coder in CDMA cellular under channel error environment and experimented performance with its measured value under channel error environment. Also, we specified the effective coding scheme to overcome. CS-ACELP speech coder using a LSP vector quantizer shows transparent speech quality from the results that SD is 0.92dB and outlier frames over 2dB is 2.9% in the BER 0.10% condition. CS-ACELP speech coder which is utilizing MA predictor shows better results on SVR and SEGSNR than QCELP speech coder(IS-96) adopting DPCM type predictor when bit error occurs from BER 0.01% to 0.50%.
This paper is a study on the Endpoint Detection for Korean Speech Recognition. In speech signal process, analysis parameter was classification from Zero Crossing Rate(Z.C.R), Log Energy(L.E), Energy in the predictive error(Ep) and fundamental Korean Speech digits, /영/-/구/ are selected as date for the Recognition of Speech. The main goal of this paper is to develop techniques and system for Speech input ot machine. In order to detect the Endpoint, this paper makes choice of Log Energy(L.E) from various parameters analysis, and the Log Energy is very effective parameter in classifying speech and nonspeech segments. The error rate of 1.43% result from the analysis.
In digital mobile communications received speech data are affected by burst errors as well as random errors. To overcome these errors we propose a bit-selective forward error correction scheme for the speech data which is sub-band coded at 13 kbps and transmitted over a 16 kbps channel. For a few error correcting codes the signal-to-noise ratio of error-corrected speech is obtained and compared through the simulation of mobile communication channels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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