The methods used in this study included investigation of media facades used for landmarks in downtown areas in previous studies, visits to these areas, and recording of media facades. The changes in the colors or the size of buildings were analyzed among the recorded cases and 12 of these cases were selected for further study. The sensibility preference of the media facades was evaluated by sorting the 12 kinds of media facades, and providing them as materials to a group of 60 participants (40 undergraduate and 20 graduate students majoring in architecture and design) consisting of an equal proportion of males and females. This study addressed the following four_stage questions: 1) Five questions of recognition evaluation about media facades and the cognitive evaluation items of emotional vocabulary and color preference in each research case; 2) sensibility preference items regarding the media facade color design; and 3) design evaluation items of the media facades; 4) Video clips and still images were recorded from a middle distance at 7p.m to 11p.m. in central New York, Singapore, Seoul, and Beijing. The participants looked at the changes in colors through the video clips in each case and evaluated their preferences through 23 pairs of emotional vocabulary items using system dynamics. Construction of an emotional vocabulary followed, based on previous studies about media facades and color design. To evaluate the sensibility preference and the perceived representative colors of the media facade, this study suggests new emotional responses that depended on the color emotional vocabulary of light in the LED lighting technical evaluation methodology. A media facade with a moving change of colors, unlike a fixed landscape color design, suggests a new communication method based on architectural factors. New architectural color coordination can be presented for urban landscapes at night. Designs that factor in the pedestrians' emotional vocabulary or preference should take precedence over the use of high luminance and various colors.
This paper presents geometrical product specifications of acceptance and verification tests for coordinate measuring machines(CMM). These specifications include vocabulary, measuring size, rotary table with fourth axis, scanning measuring mode, multiple-stylus probing systems, measuring, and, estimation of errors in computing Gaussian associated features.
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.
In this paper, we introduce a phone vector discrete HMM(PVDHMM) that decodes a phone sequence string, and demonstrates the applicability to spoken document retrieval. The PVDHMM treats a phone recognizer or large vocabulary continuous speech recognizer (LVCSR) as a vector quantizer whose codebook size is equal to the size of its phone set. We apply the PVDHMM to decode the phone sequence strings and compare the outputs with those of a continuous speech recognizer(CSR). Also we carry out spoken document retrieval experiment through PVDHMM word spotter on the phone sequence strings which are generated by phone recognizer or LVCSR and compare its results with those of retrieval through the phone-based vector space model.
In this paper, we describe a morpheme-based pronunciation lexicon useful for Korean LVCSR. The phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon improves the recognition accuracy when cross-morpheme pronunciation variations are distinguished from within-morpheme pronunciation variations. Since adding all possible pronunciation variants to the lexicon increases the lexicon size and confusability between lexical entries, we have developed a lexicon pruning scheme for optimal selection of pronunciation variants to improve the performance of Korean LVCSR. By building a proposed pronunciation lexicon, an absolute reduction of $0.56\%$ in WER from the baseline performance of $27.39\%$ WER is achieved by cross-morpheme pronunciation variations model with a phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon. On the best performance, an additional reduction of the lexicon size by $5.36\%$ is achieved from the same lexical entries.
This is a retrospective, quantitative review of the English Teachers Association in Korea, namely the ETAK and its journals during the period of 18 years ever since the establishment in August 1994. It examines the history of the association, its domestic and international conferences, and most importantly, its articles. The purpose was to learn how it has emerged into a full-fledged organization, what the preferred language of the article has been, how the volume size has changed, and how many foreign scholars' articles have been contributed. It also looked into the number of authors each article was written by to examine the trend of cooperative work in the field of English education. Classification of the research topic was focused on the 4 skills of the language, grammar and vocabulary, literature, linguistics and all the rest areas were categorized into others. From the results of the study, suggestions for the future ETAK in the Korean English teaching were to be given.
본 논문에서는 한국어 대용량 어휘 인식 시스템에 적합한 인식 단위에 대하여 연구 및 실험하였다. 특히 현재 인식 시스템의 인식 단위로 주로 사용되는 음소와 한국어의 특징을 잘 나타내는 음절을 선택하고, 인식 실험을 통해 음절이 한국어 인식 시스템의 인식 단위로서 적합한가를 음소와 비교하였다. 객관적인 비교 인식 실험 결과를 제시하기 위하여 동일한 남성 화자의 음성 데이터를 수집하고, 수작업 음소 경계 및 레이블링 과정을 거친 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 또한 각 인식 단위에 동일한 HMM 기반의 훈련 및 인식 알고리즘을 적용하기 위해 Entropic사의 HTK (HMM Tool Kit) 2.0을 사용하였다. 각 인식 단위의 훈련을 위해 5상태 3출력, 8상태 6출력 HMM 모델의 연속 HMM (Continuous HMM)을 적용하였고, PBW 3회분, POW 1회분을 훈련에 사용하고 PBW 1회분을 각 인식 단위로서 인식하는 화자 종속 단어 인식 실험을 구성하였다. 실험 결과 8상태 6출력 모델을 사용한 경우 음소 단위는 95.65%, 음절 단위는 94.41%의 인식률을 나타내었다. 한편 인식 속도에서는 음절이 음소보다 약 25% 빠른 것으로 나타났다.
본 연구는 인터넷상에서 쇼핑문화가 자리잡아 가고 있는 현실에서 전자상거래의 한 형태인 인터넷 쇼핑몰에서의 감성 공학적 검색시스템 구축에 있다. 기존 쇼핑몰에서 검색의 키워드로 사용하고 있는 업종, 품목, 가격, 크기 대신 제품에서 소비자가 느끼는 감성을 키워드를 통해 제품을 선택할 수 있는 시스템을 중심으로 연구가 이루어졌다. 감성공학적 검색시스템에서는 대상 제품을 선택하여 그 제품의 이미지가 가지고 감성을 어휘로 데이터베이스를 구축한 후, 인터넷상에 웹서버를 구축하여 쇼핑몰 상에서 소비자가 입력한 감성어휘를 키워드로 하여 제품을 검색하는 시스템이다. 따라서 본 연구에서는 명확하지 않은 소비자의 감성 니즈를 보다 실제적인 방향으로 체계화하고 소비자가 제품에서 가지는 감성을 파악하여 소비자 구매 의사 결정 과정에 영향을 주는 고객중심의 응용기술 환경을 제공하고, 인터넷 쇼핑몰에서 소비자에게 제품 선택 기회와 선택 폭을 확대하고, 제품에 대한 정보를 다양하게 제공하여 소비자 니즈에 실제적인 방향으로 접근하고자 했다.
본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ? 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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