• 제목/요약/키워드: speech recognition rate improvement

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음성특성 학습 모델을 이용한 음성인식 시스템의 성능 향상 (Improvement of Speech Recognition System Using the Trained Model of Speech Feature)

  • 송점동
    • 정보학연구
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    • 제3권4호
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    • pp.1-12
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    • 2000
  • 음성은 특성에 따라 고음성분이 강한 음성과 저음성분이 강한 음성으로 구분할 수 있다. 그러나 이제까지 음성인식의 연구에 있어서는 이러한 특성을 고려하지 않고, 인식기를 구성함으로써 상대적으로 낮은 인식률과 인식모델을 구성할 때 많은 데이터를 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 화자의 이러한 특성을 포만트 주파수를 이용하여 구분할 수 있는 방법을 제안하고, 화자음성의 고음과 저음특성을 반영하여 인식모델을 구성한 후 인식하는 방법을 제안한다. 한국어에서 가능한 47개의 모노폰을 이용하여 인식모델을 구성하였으며, 여성과 남성 각각 20명의 음성을 이용하여 인식모델을 학습시켰다. 포만트 주파수를 추출하여 구성한 포만트 주파수 테이불과 피치 정보값을 이용하여 음성의 특성을 구분한 후, 음성특성에 따라 학습된 인식모델을 이용하여 인식을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법보다 인식률이 향상됨을 보였다.

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강인한 음성인식을 위한 SPLICE 기반 잡음 보상의 성능향상 (Performance Improvement of SPLICE-based Noise Compensation for Robust Speech Recognition)

  • 김형순;김두희
    • 음성과학
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    • 제10권3호
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    • pp.263-277
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    • 2003
  • One of major problems in speech recognition is performance degradation due to the mismatch between the training and test environments. Recently, Stereo-based Piecewise LInear Compensation for Environments (SPLICE), which is frame-based bias removal algorithm for cepstral enhancement using stereo training data and noisy speech model as a mixture of Gaussians, was proposed and showed good performance in noisy environments. In this paper, we propose several methods to improve the conventional SPLICE. First we apply Cepstral Mean Subtraction (CMS) as a preprocessor to SPLICE, instead of applying it as a postprocessor. Secondly, to compensate residual distortion after SPLICE processing, two-stage SPLICE is proposed. Thirdly we employ phonetic information for training SPLICE model. According to experiments on the Aurora 2 database, proposed method outperformed the conventional SPLICE and we achieved a 50% decrease in word error rate over the Aurora baseline system.

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파킨슨 환자의 클리어 스피치 전후 음향학적 공기역학적 특성 (An aerodynamic and acoustic characteristics of Clear Speech in patients with Parkinson's disease)

  • 신희백;고도홍
    • 말소리와 음성과학
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    • 제9권3호
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    • pp.67-74
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    • 2017
  • An increase in speech intelligibility has been found in Clear Speech compared to conversational speech. Clear Speech is defined by decreased articulation rates and increased frequency and length of pauses. The objective of the present study was to investigate improvement in immediate speech intelligibility in 10 patients with Parkinson's disease (age range: 46 to 75 years) using Clear Speech. This experiment has been performed using the Phonatory Aerodynamic System 6600 after the participants read the first sentence of a Sanchaek passage and the "List for Adults 1" in the Sentence Recognition Test (SRT) using casual speech and Clear Speech. Acoustic and aerodynamic parameters that affect speech intelligibility were measured, including mean F0, F0 range, intensity, speaking rate, mean airflow rate, and respiratory rate. In the Sanchaek passage, use of Clear Speech resulted in significant differences in mean F0, F0 range, speaking rate, and respiratory rate, compared with the use of casual speech. In the SRT list, significant differences were seen in mean F0, F0 range, and speaking rate. Based on these findings, it is claimed that speech intelligibility can be affected by adjusting breathing and tone in Clear Speech. Future studies should identify the benefits of Clear Speech through auditory-perceptual studies and evaluate programs that use Clear Speech to increase intelligibility.

로컬 프레임 속도 변경에 의한 데이터 증강을 이용한 트랜스포머 기반 음성 인식 성능 향상 (Improving transformer-based speech recognition performance using data augmentation by local frame rate changes)

  • 임성수;강병옥;권오욱
    • 한국음향학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.122-129
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    • 2022
  • 본 논문은 프레임 속도를 국부적으로 조절하는 데이터 증강을 이용하여 트랜스포머 기반 음성 인식기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 먼저, 원래의 음성데이터에서 증강할 부분의 시작 시간과 길이를 랜덤으로 선택한다. 그 다음, 선택된 부분의 프레임 속도는 선형보간법을 이용하여 새로운 프레임 속도로 변경된다. 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성데이터를 이용한 실험결과, 수렴 시간은 베이스라인보다 오래 걸리지만, 인식 정확도는 대부분의 경우에 향상됨을 보여주었다. 성능을 더욱 향상시키기 위하여 변경 부분의 길이 및 속도 등 다양한 매개변수를 최적화하였다. 제안 방법은 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성 데이터에서 베이스라인과 비교하여 각각 11.8 % 및 14.9 %의 상대적 성능 향상을 보여주는 것으로 나타났다.

한국어 음성인식을 위한 음성학 기반의 유사음소단위 집합 설계 (A Phonetics Based Design of PLU Sets for Korean Speech Recognition)

  • 홍혜진;김선희;정민화
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제65호
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    • pp.105-124
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    • 2008
  • This paper presents the effects of different phone-like-unit (PLU) sets in order to propose an optimal PLU set for the performance improvement of Korean automatic speech recognition (ASR) systems. The examination of 9 currently used PLU sets indicates that most of them include a selection of allophones without any sufficient phonetic base. In this paper, a total of 34 PLU sets are designed based on Korean phonetic characteristics arid the effects of each PLU set are evaluated through experiments. The results show that the accuracy rate of each phone is influenced by different phonetic constraint(s) which determine(s) the PLU sets, and that an optimal PLU set can be anticipated through the phonetic analysis of the given speech data.

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음소경계 정보를 이용한 한국어 숫자음 인식에 관한 연구 (A Study on Korean Digit Recognition by Using Phoneme Boundary Information)

  • 최관묵;임동철;이행세
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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    • pp.117-120
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    • 2001
  • Recognition rate of Korean digit is lower than that of other words because it is composed of similar phonemes. In this paper, a new method is proposed for the improvement of recognition rate by using the phoneme boundary information. In addition, the proposed method rarely increase cost because phoneme boundary is found by using simple method. We experimented with speech data of one man and then obtained results of enhanced speech recognition rate.

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음성 신호 특징과 셉스트럽 특징 분포에서 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상 (Voice Recognition Performance Improvement using the Convergence of Voice signal Feature and Silence Feature Normalization in Cepstrum Feature Distribution)

  • 황재천
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.13-17
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    • 2017
  • 음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.

웨이블렛 필터뱅크를 이용한 자동차 소음에 강인한 고립단어 음성인식 (Robust Speech Recognition with Car Noise based on the Wavelet Filter Banks)

  • 이대종;곽근창;유정웅;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.115-122
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    • 2002
  • 본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다.

바람잡음을 고려한 자동차에서의 음성인식 성능 향상 (Improvement of Speech Recognition Performance in Running Car by Considering Wind Noise)

  • 이기훈;이철희;김종교
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2004년도 춘계 학술대회 발표논문집
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    • pp.231-234
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    • 2004
  • This paper describes an efficient method for improving the noise-robustness in speech recognition in a running car by considering wind noise. In driving car, mainly three kind of noises engine noise, tire noise and wind noise, are severely affect recognition performance. Especially wind noise is an important factor in driving car with window opened. We analyzed wind noise in various driving conditions that are 60, 80, 100 km/h with window fully opened, window half opened. We clarified that the recognition rate is significantly degenerated when the wind noise components in the frequency range above 200 Hz are large. We developed a preprocessing method to improve the noise robustness despite of wind noise. We adaptively changed the cutoff frequency of the front-end high-pass filter from 100 through 200 Hz according to the level of the wind noise components. By this method, the recognition rate is considerably improved for all kind of driving conditions

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연속음성 인식기를 위한 벡터양자화기 기반의 화자정규화 (Vector Quantizer Based Speaker Normalization for Continuos Speech Recognition)

  • 신옥근
    • 한국음향학회지
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    • 제23권8호
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    • pp.583-589
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    • 2004
  • 포만트 등의 음향학적인 정보를 이용하지 않는 연속음성인식 (CSR)을 위한 벡터 양자화기 기반의 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법은 앞서 제안한 간단한 숫자음 인식기를 위한 화자정규화 방법을 개선한 것으로, 코드북의 크기를 증가시켜 가면서 벡터양자화기를 반복적으로 학습시킴으로써 정규화된 코드북을 구한 다음, 치를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 코드북 생성과 워핑계수 추정을 위해 모음 음소의 집합과 자음과 모음을 포함한 모든 음소의 집합 등 두 가지 음소집합을 이용i,겨 실험하였으며, 추정한 워핑계수에 상응하는 구간선형 워핑함수를 이용하여 인식기의 학습과 시험에 사용될 특징벡터를 워핑하였다. TIMIT 코퍼스와 HTK toolkit을 이용한 음소인식 실험을 수행하여 제안하는 방법의 성능을 조사한 결과, 포만트를 이용한 워핑 방법과 비슷한 성능을 가짐을 확인하였다.