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Design of Multi-Purpose Preprocessor for Keyword Spotting and Continuous Language Support in Korean

한국어 핵심어 추출 및 연속 음성 인식을 위한 다목적 전처리 프로세서 설계

  • Received : 2012.11.18
  • Accepted : 2012.12.05
  • Published : 2013.01.31

Abstract

The voice recognition has been made continuously. Now, this technology could support even natural language beyond recognition of isolated words. Interests for the voice recognition was boosting after the Siri, I-phone based voice recognition software, was presented in 2010. There are some occasions implemented voice enabled services using Korean voice recognition softwares, but their accuracy isn't accurate enough, because of background noise and lack of control on voice related features. In this paper, we propose a sort of multi-purpose preprocessor to improve this situation. This supports Keyword spotting in the continuous speech in addition to noise filtering function. This should be independent of any voice recognition software and it can extend its functionality to support continuous speech by additionally identifying the pre-predicate and the post-predicate in relative to the spotted keyword. We get validation about noise filter effectiveness, keyword recognition rate, continuous speech recognition rate by experiments.

음성인식 기술은 단순한 단어 인식을 넘어 자연스럽게 발성한 연속 음성도 인식할 수 있는 수준으로 발전해 왔다. 아이폰에 탑재된 자연어 음성인식 처리 소프트웨어인 시리(Siri)가 2010년에 발표되면서, 음성인식에 대한 연구가 관심을 받고 있다. 한국어 음성 인식 소프트웨어들은 대부분 단어 위주의 인식 서비스로 구성 되어 있으며, 잡음처리 및 음성 에너지 조절 기능들이 부족해 만족할 만한 인식률을 보이지 못하고 있다. 또한 요구된 발성 규칙을 따르지 못한 음성 질의들은 아예 처리하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 현실적 어려움을 개선할 수 있도록 다목적 전처리 프로세서를 제안하였다. 이 처리기는 음성인식 엔진에 독립적이며, 잡음 제거 기능, 규칙에 따르지 않은 음성 질의도 처리 할 수 있는 핵심어 추출 기능, 그 핵심어를 수식하는 전술부 및 그 해당 음성 질의로부터 수행하기를 원하는 후술부 까지도 추출할 수 있는 기능을 갖추도록 하였다. 실험을 통해, 잡음 제거 효과 평가, 핵심어 인식 성공률, 연속음 인식 성공률을 측정하여 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.