The Low Cost Implementation of Speech Recognition System for the Web

웹에서의 저가 음성인식 시스템의 구현

isolated word recognition using the Dynamic Time warping algorithm has shown good recognition rate on speaker dependent environment. But, practically, since the searching time of the dynamic Time Warping algorithm is rapidly increased as searching data is increased. it is hard to implement. In the context-dependent-short-query system such as educational children's workbook on the Web, the number of responses to the specific questions is limited. Therefore, the searching space for the answers can be reduced depending on the questions. In this paper, low cost implementation method using DTW for the Web has been proposed. To cover the weakness of DTW, the searching space is reduced by the context. the searching space, depends on the specific questions, is chosen from interest searchable candidates. In the real implementation, the proposed method show better performance of both time and recognition rate.

DTW 알고리즘을 이용한 고립단어 인식은 화자종속이라는 상황에 있어서는 좋은 인식 율을 제공하여 준다. 그러나 DTW 알고리즘은 검색해야 할 단어가 많을 경우 검색시간이 상대적으로 높아지게 되므로 현실적으로 적용하기가 힘들다. 웹에서의 교육용 학습 지와 같이 상황 의존적 단답형 질의 응답을 요구하는 시스템의 경우에 있어서는 주어진 질문에 대한 응답이 비교적 제한되어 있어 검색대상을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상황에서 사용할 수 있는 저가형 음성 인식기를 DTW로 구현하였다. DTW의 단점을 보완하기 위해 검색할 대상을 상황에 따라 줄이는 방법을 이용하였다. 질문에 따라 관심대상을 선정하여 이들만을 검색대상으로 삼았다. 실제적인 구현을 통하여 검색대상을 줄인 결과 높은 인식 율을 얻을 수 있었고, 그룹을 설정한 만큼의 빠른 검색시간을 얻을 수 있었다.