• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06d
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• pp.60-63
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• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.2
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• pp.96-100
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• 2006

Kim et al. Proposed Normalized Confidence Measure (NCM) [1-2] and it was successfully used for rejecting mis-recognized words in isolated word recognition. However their experiments were performed on the fixed word speech recognition. In this Paper we apply NCM to the domain of vocabulary independent speech recognition (VISP) and shows the rejection Performance of NCM in VISP. Specialty we Propose vector quantization (VQ) based method for overcoming the problem of unseen triphones. It is because NCM uses the statistics of triphone confidence in the case of triphone-based normalization. According to speech recognition experiments Phone-based normalization method shows better results than RLJC[3] and also triphone-based normalization approach. This results are different with those of Kim et al [1-2]. Concludingly the Phone-based normalization shows robust Performance in VISP domain.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.2
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• pp.48-52
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• 1999

In this paper, we describe a Voice Command Web Browser using a variable vocabulary word recognizer that can do Internet surfing with Korean speech recognition on the Web. The feature of this browser is that it can handle the links and menus of the web browser by speech. Therefore, we can use speech interface together with mouse for web browsing. To recognize the recognition candidates dynamically changing according to Web pages, we use the variable vocabulary word recognizer. The recognizer was trained using POW (Phonetically Optimized Words) 3,848 words. So that it can recognize new words which did not exist in training data. The preliminary test results showed that the performance of speaker-independent and vocabulary-independent recognition is 93.8% for 32 Korean words. The Voice Command Web Browser was developed on windows 95/NT using Netscape Navigator and reflected usability test results in order to offer easy interface to users unfamiliar with speech interface. In on-line experiment of speaker-independent and environment-independent situation, Voice Command Web Browser showed recognition accuracy of 90%.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.70-73
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• 1998

본 논문에서는 한국어 방송 뉴스 인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 실험 과정에서는 실제로 방송된 음성을 인식하였으나, 인식을 위한 음향 모델은 본 연구소에서 갭라한 고립단어 인식용 가변 어휘 인식모델을 이용하였다. 가변 어휘 인식기는 방송 음성의 연속 문장을 이용하지 않고, 음향학적으로 고르게 분포된 고립 단어를 이용하여 학습되었다. 본 연구에서는 한국어의 특성상 문장이 영어권과 같이 단어 단위가 아닌 어절로 나누어 지는 점을 고려하여, 다양한 형태의 사전 표제어를 대상으로 실험하였다. 또한 탐색과정의 초기단계에 장거리 언어모델을 사용함으로써 인식 오류를 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.21-24
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 음성인식기의 성능개선 작업에 관한 내용을 기술하고 있다. 묵음을 포함한 총 40개의 문맥독립 음소모델을 사용한다. LDA 기법을 이용하여 동일차수의 특징벡터내에 보다 유용한 정보를 포함시키고, likelihood 계산시 가우시안 분포와 mixture weight에 대한 가중치를 달리 함으로써 성능향상을 볼 수 있었다. ETRI POW 3848 DB만을 사용하여 실험한 경우, $21.7\%$의 오류율 감소를 확인할 수 있었다. 잡음환경 및 어휘독립환경을 고려하여 POW 3848 DB와 PC 168 DB 및 PBW445 DB를 사용한 실험도 행하였으며, PBW 445 DB를 사용한 어휘독립 인식실험의 경우 $56.8\%$의 오류율 감소를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.167-170
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• 2000

본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM에 의해 핵심어 모델을 구성하고, 사용자가 임의로 핵심어를 추가 및 변경할 수 있도록 가변어휘 핵심어 검출기를 구현하였다. 비핵심어 모델링 방법으로 monophone clustering을 사용한 방법 및 GMM을 사용한 방법의 성능을 비교하였다. 또한 후처리 과정에서 가변어휘 인식구조에 적합한 anti-subword 모델을 사용하였으며 몇 가지 구현방식에 따른 후처리 성능을 검토하였다. 실험결과 비핵심어 모델로 monophone을 clustering하여 사용한 방법보다 GMM을 사용한 경우 약간의 인식성능 개선을 얻을 수 있었으며, 후처리 과정에서 Kullback distance를 이용한 anti-subword 모델링 방식이 다른 방식에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.56-59
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• 1998

POW 3848 DB 및 SNR 이 크게 다른 2 종류의 PC168 DB를 대상으로 가변어휘 음성인식 시스템을 이용하여 훈련 및 성능 평가 실험을 수행한 내용에 대해서 기술하고 있다. 실험의 목적은 위의 3종류의 DB를 조합하여 얻은 DB 환경하에서 인식기를 훈련시키면서, DB 의 조합 및 훈련방법에 따른 인식기의 성능과의 상관관계를 도출하고자 하였다. DB 의 조합은 POW DB 와 SNR 이 높은 PC DB , 및 3종류의 DB 모두로 구성하였다. 인식기는 40개의 음소로 구성된 문맥 독립형 SCHMM 모델이며, 각 음소당 3개의 상태로 이루어져 있다. 실험 결과, 대부분의 경우에서 ITERATION이 1.0인 경우에 최고 인식률을 나타내고 있으며, INTERATION 이 3.0 이상인 경우에는 항상 CASE 3의 실험방법이 우세한 결과를 나타내었다. 또한 CASE 1으로 훈련한 경우가 CASE 2 보다는 각각의 실험 DB 에 대해서 대체적으로 좋은 결과를 보였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.7 no.2
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• pp.37-42
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• 2008

In this paper, the vocabulary-independent continuous speech recognition system for speech control of intelligent home-network is presented. This study suggests a conversational scenario of continuous natural vocabulary based upon keywords for recognition on natural speech command, and a way of optimizing the recognition system by constructing a recognition system and database based upon keywords.