• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.217-223
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• 2009

모바일 단말기의 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘인식을 수행하고 N-gram을 이용한 통계적 문법 인식 시스템을 사용한다. 인식 대상이 되는 어휘의 수가 증가하면 어휘 인식 알고리즘이 복잡해지고 대규모의 탐색공간을 필요로 하게 되며 처리시간이 길어지므로 제한된 연산처리 능력과 메모리로는 처리하기가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고 어휘 인식을 최적화하기 위하여 MLHF 시스템을 제안한다. MLHF는 FLaVoR의 구조를 이용하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 음향학적 탐색에서는 HMM을 사용하고 언어적 탐색 단계에서는 Levenshtein distance 알고리즘을 사용한다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.61초로 나타내었다.

• 정보관리연구
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• 제26권2호
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• pp.61-79
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• 1995

정보검색의 성공여부는 적절한 검색어의 선정에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 특히 CD-ROM이나 온라인목록시스템에서 주제검색시 분류표, 주제명과 같은 통제어와 자연어 등 비통제어의 비교 우위 문제는 아직도 논란이 되고 있다. 본고는 두 시스템의 검색효율성을 비교하기 위하여 특히 다언어 환경하에서의 검색어 사용에 중점을 두고 다양한 형태의 검색어휘를 조사 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.496-503
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• 2010

어휘인식 시스템은 스탠드 얼론(Standalone)으로 개발되어 지고 있으며 휴대용 단말기에서 사용하였을 경우 메모리 공간의 제약과 오디오 압축으로 인해 인식률이 낮게 나타난다. 본 연구에서는 휴대용 단말기의 성능과 인식률 향상을 위하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 어휘 인식 속도를 개선한 시스템을 제안하였다. 음향학적 탐색은 휴대용 단말기에서 수행하고 보다 복잡한 언어적 탐색은 서버에서 처리하는 시스템으로 음성신호로부터 특징벡터를 추출하여 GMM을 이용한 음소인식을 수행하고, 인식된 음소 열을 서버로 전송하여 렉시컬 트리 탐색 알고리즘을 사용하여 언어적 탐색 단계에서 어휘 인식을 수행하였다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.01%, 어휘 독립 인식률은 97.71%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.58초로 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.135-140
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• 2015

일반적인 CHMM 어휘 인식 시스템은 어휘 인식에 대한 모델들의 관측 확률 인식률이 낮고, 일부 단위 음소 모델에만 적용되어 제한적으로 사용되는 문제점이 있다. 또한, 어휘 탐색에서 어휘의 의미가 다양하여 탐색된 어휘가 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 음소인식을 수행하고, 개선된 k-means 알고리즘을 이용하여 어휘 특성에 따른 제한적인 탐색 문제점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 시스템과 비교하여 정확도와 재현율로 대변되는 효과성을 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 83%, 재현율은 67%로 나타났다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제68권
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• pp.115-126
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• 2008

In this paper, we propose a vocabulary coverage improvement method for embedded continuous speech recognition (CSR) using knowledgebase. A vocabulary in CSR is normally derived from a word frequency list. Therefore, the vocabulary coverage is dependent on a corpus. In the previous research, we presented an improved way of vocabulary generation using part-of-speech (POS) tagged corpus. We analyzed all words paired with 101 among 152 POS tags and decided on a set of words which have to be included in vocabularies of any size. However, for the other 51 POS tags (e.g. nouns, verbs), the vocabulary inclusion of words paired with such POS tags are still based on word frequency counted on a corpus. In this paper, we propose a corpus independent word inclusion method for noun-, verb-, and named entity(NE)-related POS tags using knowledgebase. For noun-related POS tags, we generate synonym groups and analyze their relative importance using Google search. Then, we categorize verbs by lemma and analyze relative importance of each lemma from a pre-analyzed statistic for verbs. We determine the inclusion order of NEs through Google search. The proposed method shows better coverage for the test short message service (SMS) text corpus.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1436-1443
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• 2010

어휘 인식 시스템에서는 처리되는 어휘가 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하는 단점이 있으며 이에 따른 신뢰도의 분포를 가지고 있지 않기 때문에 정규화를 수행할 수 없다. 따라서 이를 개선하기 위하여 미등록어 거절 알고리즘에서 사용되는 어휘 관리를 최적화하고 음소 단위로 데이터 탐색을 지원하는 VCOR 시스템을 제안한다. 또한 VCOR에서는 어휘 정보를 효율적으로 제공하기 위해 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 어휘 단위의 정보를 제공하고, 어휘에 대한 향상된 추적 관리 가능을 제공하여 어휘에 대한 인식의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 97.56%, 어휘 독립 인식률은 96.23%의 인식률을 나타내었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제51호
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• pp.151-165
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• 2004

For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.5-23
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• 2014

This study reports the first step in the Classification-based Search and Knowledge Discovery (CSKD) project, which aims to combine information organization and retrieval approaches for building digital library applications. In this study, we explored the generation and application of a faceted vocabulary as a potential mechanism to enhance knowledge discovery. The faceted vocabulary construction process revealed some heuristics that can be refined in follow-up studies to further automate the creation of faceted classification structure, while our concept search application demonstrated the utility and potential of integrating classification-based approach with retrieval-based approach. Integration of text- and classification-based methods as outlined in this paper combines the strengths of two vastly different approaches to information discovery by constructing and utilizing a flexible information organization scheme from an existing classification structure.

• 음성과학
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• 제8권4호
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• pp.17-33
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• 2001

In this paper, we implement the large variable vocabulary speech recognition system, which is characterized by no additional pre-training process and no limitation of recognized word list. We have designed the system in order to achieve the high recognition rate using the decision tree based state tying algorithm and in order to reduce the processing time using the gaussian selection based variable flooring algorithm, the limitation algorithm of the number of nodes and ENNS algorithm. The gaussian selection based variable flooring algorithm shows that it can reduce the total processing time by more than half of the recognition time, but it brings about the reduction of recognition rate. In other words, there is a trade off between the recognition rate and the processing time. The limitation algorithm of the number of nodes shows the best performance when the number of gaussian mixtures is a three. Both of the off-line and on-line experiments show the same performance. In our experiments, there are some differences of the recognition rate and the average recognition time according to the distinction of genders, speakers, and the number of vocabulary.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.29-35
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• 2015

본 논문에서는 음성인식을 통해 상품검색을 도와주는 지능형 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 음성인식과정에서 잘못 인식된 어휘를 자동으로 수정하기 위해 어휘간의 관계를 이용한다. 본 연구에서는 제안하는 시스템의 유용성을 확인하기 위해 시스템을 시뮬레이션 할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다. 실험 결과 간단한 유저 인터페이스를 통해 음성인식이 잘못된 어휘를 바로잡아 상품검색에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었다.