개인용 컴퓨터 사용자들은 키보드와 마우스를 장시간 사용 시 손목에 피로를 느끼거나 질환이 생길 수 있다. 그리고 손이 불편한 지체 장애우는 키보드와 마우스를 사용해 컴퓨터를 조작하기 힘들다. 이를 해결하기 위한 키보드와 마우스 대체품은 기능이 제한되거나 가격이 비싼 문제가 있다. 이 논문에서는 아마존 에코와 아마존 웹 서비스의 람다 함수를 이용하여 음성명령으로 개인용 컴퓨터를 조작하기 위한 시스템을 구현한다. 구현한 시스템은 사용자의 음성 명령을 아마존 웹 서버에서 처리하여 개인용 컴퓨터로 전송한다. 개인용 컴퓨터는 전송 받은 명령을 처리하고 이를 이용하여 응용 프로그램을 조작한다.
The Voice recognition is one of convenient methods to communicate between human and robots. This study proposes a speech recognition method using speech recognizers based on Hidden Markov Model (HMM) with a combination of techniques to enhance a biped robot control. In the past, Artificial Neural Networks (ANN) and Dynamic Time Wrapping (DTW) were used, however, currently they are less commonly applied to speech recognition systems. This Research confirms that the HMM, an accepted high-performance technique, can be successfully employed to model speech signals. High recognition accuracy can be obtained by using HMMs. Apart from speech modeling techniques, multiple feature extraction methods have been studied to find speech stresses caused by emotions and the environment to improve speech recognition rates. The procedure consisted of 2 parts: one is recognizing robot commands using multiple HMM recognizers, and the other is sending recognized commands to control a robot. In this paper, a practical voice recognition system which can recognize a lot of task commands is proposed. The proposed system consists of a general purpose microprocessor and a useful voice recognition processor which can recognize a limited number of voice patterns. By simulation and experiment, it was illustrated the reliability of voice recognition rates for application of the manufacturing process.
As technologies have been developing, our lives are getting easier. Today we are surrounded by the new technologies such as AI and IoT. Moreover, the word, "smart" is a very broad one because we are trying to change our daily environment into smart one by using those technologies. For example, the traditional workplaces have changed into smart offices. Since the 3rd industrial revolution, we have used the touch interface to operate the machines. In the 4th industrial revolution, however, we are trying adding the speech recognition module to the machines to operate them by giving voice commands. Today many of the things are communicated with human by voice commands. Many of them are called AI things and they do tasks which users request and do tasks more than what users request. In the 4th industrial revolution, we use smartphones all the time every day from the morning to the night. For this reason, the privacy using phone is not guaranteed sometimes. For example, the caller's voice can be heard through the phone speaker when accepting a call. So, it is needed to protect privacy on smartphone and it should work automatically according to the user context. In this aspect, this paper proposes a method to adjust the voice volume for call to protect privacy on smartphone according to the user context.
In this paper we implement moving picture transfer system using bluetooth Development Kit (DK). To reduce the size of the image data, we use M-JPEG compression. We use bluetooth Synchronous Connection-Oriented (SCO) link to transfer voice data. Server receive image data from camera and compress the image data in M-JPEG format, and then transmit the image data to client using bluetooth Asynchronous connection-less (ACL) link. Client receive image data from bluetooth ACL link and decode the compressed image and then display the image to screen. Sever and Client can transmit and receive voice data simultaneously using bluetooth SCO link. In this paper bluetooth HCI commands and events generated by host controller to return the results of HCI commands are explained and the flow of bluetooth connection procedure is presented.
Computers are the most common tool when using the Internet and utilizing a mouse to select and execute objects. Eye tracking technology is welcomed as an alternative technology to help control computers for users who cannot use their hands due to their disabilities. However, the pointer execution method of the existing eye tracking technique causes many malfunctions. Therefore, in this paper, we developed a gaze tracking interface that combines voice commands to solve the malfunction problem when the upper limb disabled uses the existing gaze tracking technology to execute computer menus and objects. Usability verification was conducted through comparative experiments regarding the improvements of the malfunction. The upper limb disabled who are hand-impaired use eye tracking technology to move the pointer and utilize the voice commands, such as, "okay" while browsing the computer screen for instant clicks. As a result of the comparative experiments on the reduction of the malfunction of pointer execution with the existing gaze interfaces, we verified that our system, Eye-Voice, reduced the malfunction rate of pointer execution and is effective for the upper limb disabled to use.
The present paper shows the possible development of particle swarm optimization (PSO) based fuzzy-neural networks (FNN) which can be employed as an important building block in real life robot systems, controlled by voice-based commands. The PSO is employed to train the FNNs which can accurately output the crisp control signals for the robot systems, based on fuzzy linguistic spoken language commands, issued by an user. The FNN is also trained to capture the user spoken directive in the context of the present performance of the robot system. Hidden Markov Model (HMM) based automatic speech recognizers are developed, as part of the entire system, so that the system can identify important user directives from the running utterances. The system is successfully employed in a real life situation for motion control of a redundant manipulator.
Voice interface can not only make daily life more convenient through artificial intelligence speakers but also improve the working environment of the factory. This paper presents a voice-assisted work management system that supports both speech and speaker recognition. This system is able to provide machine control and authorized worker authentication by voice at the same time. We applied two speech recognition methods, Google's Speech application programming interface (API) service, and DeepSpeech speech-to-text engine. For worker identification, the SincNet architecture for speaker recognition was adopted. We implemented a prototype of the work management system that provides voice control with 26 commands and identifies 100 workers by voice. Worker identification using our model was almost perfect, and the command recognition accuracy was 97.0% in Google API after post- processing and 92.0% in our DeepSpeech model.
In this research, we proposed a new approach to implement the real-time motion control of biped robot based on voice command for unmanned FA. Voice is one of convenient methods to communicate between human and robots. To command a lot of robot task by voice, voice of the same number have to be able to be recognition voice is, the higher the time of recognition is. In this paper, a practical voice recognition system which can recognition a lot of task commands is proposed. The proposed system consists of a general purpose microprocessor and a useful voice recognition processor which can recognize a limited number of voice patterns. Given biped robots, each robot task is, classified and organized such that the number of robot tasks under each directory is net more than the maximum recognition number of the voice recognition processor so that robot tasks under each directory can be distinguished by the voice recognition command. By simulation and experiment, it was illustrated the reliability of voice recognition rates for application of the manufacturing process.
본 연구에서는 독서장애인을 위한 모바일 전자책에 저장된 어노테이션을 탐색하고 그 결과를 재생하는 기법을 제안하고, 이를 음성 어노테이션 브라우징 시스템이라 칭하였다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템은 명령 입력, 중요도 분석 및 추천, 검색, 출력 단계로 구성된다. 특히 본 논문에서는 대상 사용자가 청각 의존도가 높은 독서장애인들이기 때문에 완전히 청각에 의존해서 사용할 수 있도록 모든 단계에서 음성인식 인터페이스를 제공한다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템의 효율성을 검증하기 위해 모바일 안드로이드 환경에서 실행되는 전자책 소프트웨어와 음성 어노테이션 브라우징 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 전맹인으로 구성된 다수의 사용자들로 하여금 검증하도록 하였으며, 그 결과 이들이 원하는 어노테이션을 찾는 과정이 성공적으로 이루어 질 수 있음을 확인 하였다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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