wheelchair system design on speech recognition function

음성인식 기능을 탑재한 다기능 휠체어 시스템 설계 및 구현

The purpose of this paper is developing a speech recognition module in a wheelchair for the sake of convenience. of the disability. For this system, we used TMS320C32 as a main processor; eliminated noise by applying Winer filler while considering characteristics of noise environment in pre-processing stage, and; extracted 12 feature patterns per france using LPC&Cepstrum. Then, we implemented the hybrid form combining DTW (Dynamic Time Warping), which is generally used for isolated words in the conventional algorithms, in the recognition Part, and NN (Neural network) to prevent any error of recognition. In this research, we achieved a recognition rate of more than 96% on isolated words when DTW and Hybrid forms were individually experimented in noise environment

본 논문은 수족이 불편한 장애인의 편리성을 위해 휠체어에 음성인식 모듈을 개발하는데 목표로 하고 있다. 본 시스템의 주프로세서는 TMS320C32를 이용하였고, 전처리단계에서 잡음환경의 특성을 고려하여 Winer 필터를 적용해서 잡음을 제거하였고 특징추출과정에서는 LPC&Cepstrum을 이용하여 프레임당 12차의 특징패턴을 추출하였다. 그 후 인식부에서는 기존의 알고리즘 중 고립단어에서 흔히 사용하는 DTW(Dynamic Time Warping)과 오인식률 발생을 방지하기 위해 NN(Neural Network)를 결합한 Hybrid 형태로 구현하였다. 본 연구에서는 DTW와 Hybrid형태를 각각 실험한 결과 잡음환경에서 고립단어 인식률이 평균 96%이상 나타났다.