• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.31-35
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• 1997

본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.3-8
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• 1999

문맥독립형 음향모델을 채택하고 있는 기존의 가변어휘 음성인식기는 주변환경에 따른 음소의 변화를 모델링 할 수 없었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 변이음을 이용한 문맥의존형 음향모델을 사용해야 한다. 본 논문은 가변어휘 음성인식기의 음향모델을 효과적으로 개선하기 위하여 적용한 방법에 대해서 기술하고 있다. 즉, 음향모델의 개선은 엔트로피를 이용한 군집화 기법을 적용하여 변이음의 개수를 변경시키면서 최적의 변이음 모델을 추출하는 방법을 사용하였다. 개선된 모델에 대한 성능은 POW(Phonetically Optimized Words) 3848 DB 및 SNR이 크게 다른 2종류의 PC168 DB를 이용하여 훈련 및 인식 실험을 수행하면서 평가하였다. 결론적으로 변이음의 개수를 낮추면서도 인식 성능의 저하를 가져오지 않는 최적의 변이음 모델을 얻을 수 있었으며 PC168 DB를 이용한 인식실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.57-72
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• 2002

The technology of speech recognition has a wide field of application. The range of such technology is spreading into mobile computing having the large amount of movement for communication equipments at the present time. Particularly, recognition in internet environment is rapidly moving into mobile environment. Because of these environments, users want the faster speed of data transmission and the lighter portable equipment for data access. That is PDA(Personal Digital Assistant). Therefore, we designed a triphone-based text independent vocabulary recognizer for the implementation of speech control in this paper. The text independent vocabulary recognizer is based on the state .joint algorithm with decision trees

• 한국음향학회지
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• 제17권2호
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.212-215
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• 2003

본 논문에서는 숫자음과 단위음으로 구성된 한국어 연결 단위숫자음 인식의 성능 향상을 위하여 한국어 연결 단위숫자음의 특징을 분석하였다. 한국어의 단위숫자음은 숫자음 한음절과 단위음 한음절로 구성된 두음절의 연속적이고 반복적인 발성으로 나타난다. 숫자음에서의 인식 대상 어휘는 숫자음이라는 제한된 규칙을 갖는 가변 숫자음이다. 따라서 개수, 금액, 단위량, 거래량 등에서 나타날 수 있는 가변 숫자음을 인식하기 위하여 FSN(Finite State Network)을 구성하였다. 음향 모델은 한국어 숫자음과 같이 발성구간이 짧은 어휘의 연결음 (connected word)의 인식에서 효과적인 반음절쌍(demi-syllable pair) 모델을 이용하였다 실험결과, 화자 독립적인 가변 숫자음 60문장의 테스트 데이터에 대해서 문장 인식률 91.0%로 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.177-180
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• 2000

최근에 음성인식의 상용화가 급격히 추진되고 있다. 그러나 음성인식 응용제품의 부족과 음성인식 시스템의 성능문제로 인하여 일반인의 이용은 그다지 많지 않다. 본 논문에서는 연구실에서 만든 가변 어휘 음성인식기를 이용하여 음성인식 끝말 이어가기 게임을 구현하였다. 가변어휘 음성 인식기는 VCCV(Vowel＋consonant＋Consonant＋vowel) 기반의 화자독립으로 구현하였다. 끝말 이어가기 게임을 위해서 약 500만 어절이 포함된 문장에서 추출한 단어의 일부를 이용하여 사전을 구축하였고, 같은 음절로 시작하는 단어가 많은 경우에는 그 수를 제안하였다. 본 연구에서 구현한 음성인식 끝말 이어가기 게임은 제한된 단어사전을 이용하도록 하였으나 음성인식기의 성능향상과 완전한 사전구축이 이루어지면 음성인식을 이용한 언어 학습기나 게임 등의 개발과 이용의 활성화에 크게 기여할 것이라 생각된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.935-938
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• 2000

본 논문에서는 음성 인식을 이용하여 전화를 교환해주는 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 구현된 시스템에는 필수적인 음성인식 이외에도 DSP 진단 기능, 인식 대상 어휘의 추가 및 변경기능, 음성 수집 기능 등이 구현 되었다. SCHMM (Semi-Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘 인식을 대상으로 하였으며, 실시간 구현을 위하여 Texas Instrument 사의 TMS320C32를 사용하였다〔6〕. 인식 어휘는 부서명 및 인명이고 1300여 단어일 때, 인식 성능은 91.5%이다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.27-34
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• 2001

발화 검증이란 등록된 단어 목록 이외의 단어가 입력되었을 때, 미등록된 단어는 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능으로써 사용자에게 친숙한 음성 인식 시스템을 설계하는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에서 최소 검증 오류를 나타낼 수 있는 발화 검증 시스템의 알고리즘을 제안한다. 우선, 한국전자통신연구원의 PBW(Phonetically Balanced Words) 445DB를 이용하여 가변어휘 단어 인식에서의 미등록어 거절 성능을 향상시키는 효과적인 발화 검증 방법을 제안하였다. 구체적으로 특별한 훈련 과정이 없이도 유사 음소 집합을 많이 포함시킨 반음소 모델을 제안하여 최소 검증 오류를 지니도록 하였다. 또한, 음소 단위의 null hypothesis와 alternate hypothesis의 비를 이용한 음소 단위의 신뢰도는 null hypothesis로 정규화해서 강인한 발화 검증 성능을 보여 주었으며, 음소 단위의 신뢰도를 이용한 단어 단위의 신뢰도는 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 잘 표현해 주었다. 이와 같이 새로이 제안된 반음소 모델과 발화 검증 방법을 사용했을 때, CA (Correctly Accept for Keyword: 등록어를 제대로 인정한 경우)는 약 89％, CR (Correctly Reject for OOV (Out-of-Vocabulary): 미등록어에 대해 거절한 경우)은 약 90％로써, 기존 필터 모델을 이용한 방법보다 미등록어 거절 성능이 ERR (Error Reduction Rate) 측면에서 약 15-21％ 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 2010

HMM(Hidden Markov Model)을 사용하는 어휘 인식 시스템에서 인식 시 훈련 중에 나타나지 않는 모델들로 인해 인식률의 저하를 가져오며 인식 대상 어휘가 변경되거나 추가되면 데이터베이스의 수집과 훈련 과정을 수행하여 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 방법과 모델 공유 방법을 사용하여 효율적인 문맥 종속 프로세스 모델링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 모델 공유 방법을 이용하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링을 제공한다. 또한, 모델의 수를 줄이고 훈련 중에 나타나지 않는 모델들에 대해 문맥 종속 유사 음소 모델을 제공하여 훈련 중에 나타나지 않는 모델의 문제점을 해결하고 훈련성을 확보하였다. 제안된 방법으로 6종류의 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 어휘 종속 인식 실험에서는 98.01%의 성능을 보였고, 어휘 독립 인식 실험에서 97.38%의 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.367-372
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• 2013

어휘 인식 시스템에서는 훈련 중에 적용되지 않는 음소에 대한 문제점으로 인해 시스템에 저장된 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 군집화 방법을 사용하여 유사 음소 모델을 관리하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 결정트리 군집화 방법을 적용하여 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 음향 모델을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 사용으로 시스템에서 기존에 생성되어진 음향 모델에 추가적으로 유사 음소 모델을 생성하여 제공하므로 음성 인식에 강인한 음향 모델을 구성한다. 본 연구에서 제안된 방법으로 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.