• Title, Summary, Keyword: 음성인식

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Syllabic Speech Rate Control for Improving Elderly Speech Recognition of Smart Devices (음절 별 발화속도 조절을 통한 노인 음석인식 개선)

  • Kyeong, Ju Won;Son, Gui Young;Kwon, Soonil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1711-1714
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    • 2015
  • 스마트 디바이스가 사회와 소통할 수 있는 도구가 되었음에도 불구하고 아직까지 노인들이 사용하기에는 어려움이 있다. 여기에 음성인식 기술을 이용한 음성인터페이스를 활용함으로써 노인들의 스마트 디바이스에 대한 사용성을 높일 수 있다. 하지만 일반적인 음성인식 시스템은 청장년의 발성 스타일에 맞춰져 있기 때문에, 노화된 노인의 발성이 그대로 입력될 경우 음성인식률이 하락한다. 본 연구에서는 노인의 음절 별 발화속도가 일반적인 음성인식 시스템의 성능을 보증할 수 있는 범위를 벗어나는 경우가 많다는 분석 결과를 토대로 노인의 음절 별 발화속도를 조정한 결과 노인남녀 평균 음성인식률이 15.3% 상승하였다. 이처럼 노인의 음성인식 오류 원인들 중 하나인 발화속도의 재조정으로 음성 인식률을 높일 수 있는 토대를 마련하였다. 이는 노인들이 스마트 디바이스를 이용하여 쉽고 정확한 작업을 수행할 수 있게 됨으로써, 노인들의 사회 참여와 정보 획득이 용이해 지고 더 나아가 세대 간의 소통에도 이바지할 것으로 기대한다.

A construction of vowel string dictionary for unlimited word speech recognition (무제한 단어 음성인식을 위한 모음열 사전의 구축)

  • 김동환;윤재선;홍광석
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • pp.177-180
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    • 2000
  • 기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.

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음성정보처리기술 응용서비스

  • 구명완;김재인
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.11 no.2
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    • pp.17-24
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    • 2004
  • 음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다[1][2].(중략)

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A Study on the Speech Recognition Reliability of Traffic Information ARS (교통정보 안내전화 음성인식 신뢰성에 대한 연구)

  • Han, Dae-Cheol;Moon, Hak-Yong;Ryu, Seung-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.1246-1247
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    • 2011
  • 지능형교통시스템(ITS) 구축 사업을 통해 수집된 소통정보, 대중교통정보 등의 교통관련 정보를 제공하기 위한 방법으로 교통정보 안내전화(ARS)를 적용하여 도로 이용자에게 교통정보를 제공하고 있다. 도로 이용자에게 보다 편리한 교통정보 서비스를 제공하기 위한 일환으로 교통정보 안내전화(ARS)에 음성인식을 적용하고 있다. 그러나 초기 ARS에 음성인식을 적용한 결과 음성인식 성공률은 상당히 높은 것으로 나타났으나, 이용자가 증가하여 샘플링 수가 증가함에 따라 음성 인식 성공률은 점차 저하되고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 충분한 샘플링을 확보하여 주기적이고 지속적인 음성인식에 대한 튜닝을 실시하여 음성인식에 대한 성공률을 향상 시킬 필요가 있다.

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Contents Navigation System using Speech Recognition (음성인식 기반 컨텐츠 네비게이션 시스템)

  • Kim, Kee-Beak;Choi, Jong-Ho
    • KSCI Review
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    • v.15 no.1
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    • pp.99-102
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    • 2007
  • 최근 들어 인간의 의지를 각종의 전자시스템에 전달하기 위한 수단으로 음성인식 기술을 이용하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 음성인식 인터페이스에서 가장 중요한 이슈는 처리시간의 감소 및 범용 인터페이스의 개발이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 하드웨어 기반의 상용 IC로 생산되고 있는 음성인식프로세서인 RSC-4128이 내장된 음성인식 모듈 VR-STAMP를 사용하였다. 본 연구에서 새롭게 개발한 시스템은 T2SI(Text To Speaker Independent) 기반의 화자(話者)독립 방식으로 음성인식 신호를 컨텐츠 네비게이션 시스템의 제어신호로 활용하여 임베디드 시스템 및 PC 등에 설치된 윈도우즈 기반의 응용 소프트웨어를 제어할 수 있는 시스템이다. 필드 테스트를 통해 그 유용성을 확인한 결과, 본 연구에서 개발한 시스템은 컨텐츠 네비게이션은 물론 가전기기 제어 및 흠 네트워크 등에 널리 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

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가산 잡음 또는 반향 환경에 강인한 음성인식을 위한 은닉 마르코프 모델 기반 특징 향상 방법

  • Jo, Ji-Won;Park, Hyeong-Min
    • Information and Communications Magazine
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    • v.33 no.9
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    • pp.17-23
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    • 2016
  • 실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.

A Speaker Dependent Speech Recognition Method Using LSP Parameters for Small Training Data (적은 훈련 데이터를 이용한 LSP 파라메터 기반의 화자종속 음성인식에 관한 연구)

  • 곽수주
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.373-376
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    • 1998
  • 통신 수단의 발달로 휴대단말기의 사용이 증가하고 있으며, 이와 함께 휴대단말기에서의 음성인식에 대한 수요도 증가하고 있다. 휴대단말기의 경우 저 전송율을 가지는 음성 부호화기를 사용하게 되며, 이러한 저전송율의 음성 부호화기에서의 음성인식을 수행할 경우 인식 성능이 저하되는 현상을 보이게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 LSP 파라메터 기반의 거리척도에 관하여 비교 검토하였으며, 적은 훈련 데이터에서 사용 가능한 화자 종속 음성인식 방법으로 Dynamic Time Warping(DTW)과 변형된 Hidden Markov Model(HMM)에 관하여 검토하였다. QCELP 음성 부호화기에서 인식 어휘 당 2번의 훈련 데이터만을 이용한 화자종속 인식방법을 사용한 결과 95% 이상의 인식 성능을 얻을 수 있었다.

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Performance Improvement in Distant-Talking Speech Recognition by an Integration of N-best results using Naive Bayesian Network (다채널 마이크 환경에서 Naive Bayesian Network의 Decision에 의한 음성인식 성능향상)

  • Ji, Mi-kyong;Kim, Hoi-Rin
    • Proceedings of the KSPS conference
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    • pp.151-154
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    • 2005
  • 원거리 음성인식에서 인식률의 성능향상을 위해 필수적인 다채널 마이크 환경에서 방 안의 도처에 분산되어있는 원거리 마이크를 사용하여 TV, 조명 등의 주변 환경을 음성으로 제어하고자 한다. 이를 위해 각 채널의 인식결과를 통합하여 최적의 결과를 얻고자 채널의N-best 결과와 N-best 결과에 포함된 hypothesis의 frame-normalized likelihood 값을 사용하여 Bayesian network을 훈련하고 인식결과를 통합하여 최선의 결과를 decision 하는데 사용함으로써 원거리 음성인식의 성능을 향상시키고 또한 hands-free 응용을 현실화하기위한 방향을 제시한다.

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Robust Speech Recognition with Car Noise based on the Wavelet Filter Banks (웨이블렛 필터뱅크를 이용한 자동차 소음에 강인한 고립단어 음성인식)

  • Lee, Dae-Jong;Kwak, Keun-Chang;Ryu, Jeong-Woong;Chun, Myung-Geun
    • Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.12 no.2
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    • pp.115-122
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    • 2002
  • This paper proposes a robust speech recognition algorithm based on the wavelet filter banks. Since the proposed algorithm adopts a multiple band decision-making scheme, it performs robustness for noise as the presence of noisy severely degrades the performance of speech recognition system. For evaluating the performance of the proposed scheme, we compared it with the conventional speech recognizer based on the VQ for the 10-isolated korean digits with car noise. Here, the proposed method showed more 9~27% improvement of the recognition rate than the conventional VQ algorithm for the various car noisy environments.

TRACE : 상호작용 음성인식 Neural Network모델

  • 김명원
    • Information and Communications Magazine
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    • v.7 no.3
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    • pp.16-26
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    • 1990
  • 본 논문은 음성인식을 위한 neural network의 하나인 TRACE model에 대하여 기술한다. TRACE model은 HEARSAY 음성이해 system의 blackboard 구조와 유사한 trace 구조를 사용하여 정보처리 unit들간의 자극성 내지 억제성 연결에 의한 상호작용의 결과로서 음성을 인식한다. TRACE model은 특징층, 음소층 그리고 단어층의 3층으로 구성되며 층간의 unit들이 상호작용할 뿐 아니라 동일층의 unit들이 상호경쟁함으로써 음성인식에 있어서의 context 효과, segmentation 및 잡음 등의 문제를 해결할 수 있다.

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