This paper describes development of a real-time voice recognition dialing system which can recognize around one hundred word vocabularies in speaker independent mode. The voice recognition algorithm is implemented on a DSP board with a telephone interface plugged in an IBM PC AT/486. In the DSP board, procedures for feature extraction, vector quantization(VQ), and end-point detection are performed simultaneously in every 10msec frame interval to satisfy real-time constraints after the word starting point detection. In addition, we optimize the VQ codebook size and the end-point detection procedure to reduce recognition time and memory requirement. The demonstration system is being displayed in MOBILAB of Korea Mobile Telecom at the Taejon EXPO '93.
Voice dialing system can recognize the speaker's command and dial the destinate phone number automatically. Such a system is useful for wireless handsets and portable communication devices. As a personal voice dialing system, all the commands are used to train the HMM for speech recognition based on owner-selected phrases. Its implementation requires much less memory space and computation resource compared to a speaker-independent system. Since only two or three training utterances per command are used in this system, it is difficult to estimate exact state duration distribution to improve the recognition performance. Therefore a post-processor is presented to improve the performance. Experiments which use the database collected through the telephone line showed that the proposed post-processor improves the recognition system performance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.1
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pp.199-204
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2019
This paper introduces smart mirror that provides the contents needed for an individual's daily life. When a command that is designated as voice recognition is entered, Smart Mirror is produced that outputs desired contents from a display. The contents of the current smart mirror include time, weather, subway information, schedule and photography. Smart mirror sold for commercial private households is difficult to distribute due to high prices, but the smart mirror production presented in this paper can lower the manufacturing cost and can be more easily used by voice recognition.
VoiceXML is new markup language which is designed for web resource navigation via voice based on XML. An application using VoiceXML is classified into mutual-controlled and machine-controlled form dialog structure. Such dialog structures can't construct service which provide free navigation of web resource by user because a scenario is decided by application developer. In this paper, we propose VoiceXML application structure using user-controlled form dialog system which decide service scenario according to user's intention. The proposed application automatically detects recognition candidates from requested information by user, and then system uses recognition candidate as voice-anchor. Also, system connects each voice-anchor with new voice-node. An example of proposed system, we implement news service with IT term dictionary, and we confirm detection and registration of voice-anchor and make an estimate of hit rate about measurement of an successive offer from information according to user's intention and response speed. As the experiment result, we confirmed possibility which is more freely navigation of web resource than existing VoiceXML form dialog systems.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.3
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pp.279-285
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2000
Men's desire for the human interface, due to the development of voice processing technology of computer, and the development of intelligent MMI (Man-Machine Interface) computer technology enabled us to operate computers with our voice without using keyboards or other input systems. Especially, by obtaining field data and layout from the complicated surveying environment and applying the voice recognition technology to the actual surveying work, we can save a lot of working hours and costs. According to the result of this study, the real time Geo-Coding and graphic data-coding were possible with only 25 words by connecting the software engine which recognizes 50,000 different words and the voice recognition technology based on the super IC which recognizes 60 different words with the Total-station and the RTK-GPS.
Voice interactions are particularly effective in applications targeting the digital underprivileged who are not proficient in the use of smart devices. However, applications based on open APIs are using voice signals only for short, fragmentary input and output due to the limitations of existing touchscreen-oriented UI and API provided. In this paper, we design a conversational voice interaction model for interactions between users and intelligent mobile/IoT applications and propose a keyword detection algorithm based on the edit distance. The proposed model and scheme were implemented in an Android environment, and the edit distance-based keyword detection algorithm showed a higher recognition rate than the existing algorithm for keywords that were incorrectly recognized through speech recognition.
Current speech recognition technology s achieved high performance with the development of hardware devices, however it is insufficient for some applications where high reliability is required, such as voice control of powered wheelchairs for disabled persons. For the system which aims to operate powered wheelchairs safely by voice in real environment, we need to consider that non-voice commands such as user s coughing, breathing, and spark-like mechanical noise should be rejected and the wheelchair system need to recognize the speech commands affected by disability, which contains specific pronunciation speed and frequency. In this paper, we propose non-voice rejection method to perform voice/non-voice classification using both YIN based fundamental frequency(F0) extraction and reliability in preprocessing. We adopted a multi-template dictionary and acoustic modeling based speaker adaptation to cope with the pronunciation variation of inarticulately uttered speech. From the recognition tests conducted with the data collected in real environment, proposed YIN based fundamental extraction showed recall-precision rate of 95.1% better than that of 62% by cepstrum based method. Recognition test by a new system applied with multi-template dictionary and MAP adaptation also showed much higher accuracy of 99.5% than that of 78.6% by baseline system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.1
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pp.75-80
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2010
Noise handing is very important in voice recognition of vehicle environment. that has been studying about to hardware and software approach. hardware method that is noise filter circuit design, basically using Low-pass filter. it was shown a good result. and the side of software that has been developing about to algorithm for Noise canceler, NN(neural network), etc. in this paper we have analysis about to classified parameter pattern matting level for voice recognition on car noise environment that use of DTW(Dynamic Time Warping) which is applicable time series pattern recognition algorithm.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.115-124
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2020
We studied smart door lock of triple security system that strengthened the security capability as it is thought that the criminal case by security vulnerability of door lock is serious in modern society. Remote locking/unlocking function, voice recognition function through mobile phone application built on Eclipse App and optical fingerprint recognition function are implemented in the door lock. Finally, it was confirmed that the security of the door lock can be strengthened through evaluation results of the app-based operation test, the voice recognition operation test, and the fingerprint recognition operation test on the experiment-made door lock system.
Hui-Tae Choi;Chang-Hoon Go;Ji-Min Jeong;Ye-Seul Shin;Hyoung-Keun Park
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1313-1320
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2023
This paper presents the development of a smart mirror that allows control of its display through glove gestures and integrates voice recognition functionality. The hardware configuration of the smart mirror consists of an LCD monitor combined with an acrylic panel, onto which a semi-mirror film with a reflectance of 37% and transmittance of 36% is attached, enabling it to function as both a mirror and a display. The proposed smart mirror eliminates the need for users to physically touch the mirror or operate a keyboard, as it implements gesture control through glove gesture sensors. Additionally, it incorporates voice recognition capabilities and integrates Google Assistant to display results on the screen corresponding to voice commands issued by the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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