• 제목/요약/키워드: 가변어휘

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자동 교환 시스템을 위한 실시간 음성 인식 구현 (An Implementation of the Real Time Speech Recognition for the Automatic Switching System)

  • 박익현;이재성;김현아;함정표;유승균;강해익;박성현
    • 한국음향학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.31-36
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    • 2000
  • 본 논문에서는 음성 인식을 이용한 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 이 시스템은 다수의 구성원과 조직 체계를 가지는 관공서나 일반 기업, 학교 등의 교환 서비스를 음성 인식을 통하여 자동으로 제공한다. 본 시스템에 사용된 음성 인식기는 SCHMM(Semi-Continuous Hidden Markov Model) 기반으로 한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘인식기(Speaker-Independent, Isolated-Word, Flexible-Vocabulary Recognizer)이며, 실시간 구현을 위해 사용한 DSP(Digital Signal Processor)는 Texas Instrument 사의 TMS320C32이다. 자동 교환 서비스를 위하여 음성 인식 기능 외에도 음성 인식 DSP 진단 기능과 인식 대상 어휘의 추가 및 변경을 위한 운용 단말을 구현하여 운용의 편의성을 추구하였다. 본 시스템의 인식 실험은 음성 인식 구내 자동 교환 시스템용 1300여 어휘(부서명, 인명 등)에 대해서 8명의 화자가 유선 전화망에서 수행하였으며 인식률은 91.5%이다.

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반복학습 음소모델을 이용한 핵심어 검출 시스템의 성능 향상 (Performance Enhancement of Keyword Spotting System Using Repeated Training of Phone-models)

  • 김주곤;임수호;이여송;김범국;정현열
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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    • pp.65-68
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    • 2004
  • 본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.

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안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템 (Smart Emotion Lighting Control System Based on Android Platform)

  • 조은자;인치호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.147-153
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    • 2014
  • 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 감성조명제어 시스템은 안드로이드 플랫폼, 감성조명 장치, 확장 디바이스와 지그비 모듈을 사용하였다. 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템은 조도센서를 이용하여 자동제어와 수동제어 선택이 가능하며, 원하는 조명만을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 설계하였다. 제안된 스마트 감성조명 제어 시스템의 실험 결과 필요로 하는 부분의 조명기기 제어와 색온도 가변에 의한 제어가 가능하였고, 감성어휘에 의한 가변점등으로 효율적으로 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비를 감소시켰다. 그리고 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 사무실에서 행위를 함에 있어 집중력과 업무능력 향상에도 효과적인 제어가 가능하였다.

개체명 구성 원리를 이용한 교사학습 기반의 한국어 개체명 인식 (Korean Named Entity Recognition Based on Supervised Learning Using Named Entily Construction Principles)

  • 황이규;이현숙;정의석;윤보현;박상규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.111-117
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    • 2002
  • 개체명 인식은 질의응답(QA), 정보 주줄(IE), 텍스트 마이닝 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 담당한다. 이 논문에서는 교사학습 기반의 한국어 개체명 인식에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있으며, 개체명을 구성하는 단어 사이에는 의존 관계가 존재하고, 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 의존관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 가변길이의 개체명과 주변 문맥의 학습을 위해 트라이그램을 이용한 HMM을 사용하였으며, 자료 부족 문제를 해소하기 위해 어휘 기반이 아닌 부개체 유형 기반의 학습을 수행하였다. 학습된 개체명 인식 시스템을 이용하여 경제 분야의 신문 기사에 대한 실험 결과, 84.4%의 정확률과 90.9%의 재현률을 보였다.

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생체신호를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반의 효율적인 스마트 실내 감성조명 제어 시스템 (An Efficient Smart Indoor Emotional Lighting Control System based on Android Platform using Biological Signal)

  • 윤수정;홍성일;인치호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.199-207
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    • 2016
  • 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다. 제어 시스템은 생체신호를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확장보드를 통해 조명기기를 제어하도록 설계하였다. 이때, 월 패드에서는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 의한 수동제어와 생체신호 모드 선택이 가능하고, 원하는 조명을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 제어 프로그램을 구현하였다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템의 실험 결과, 필요로 하는 영역의 조명기기에 대하여 선택적 제어와 색온도 가변에 의한 수동 제어와 생체신호 및 감성어휘에 의한 효율적 가변점등을 할 수 있었다. 따라서 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 실내 공간 업무 행위에 있어 집중력 및 업무능력 향상을 위한 효과적인 제어가 가능하였다. 그리고 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비 및 디머전압, 전격전류를 감소시켰다.

언어 정보 획득을 위한 한국어 코퍼스 분석 도구 (A Korean Corpus Analysis Tool for Language Information Acquisition)

  • 이호;김진동;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.297-304
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    • 1994
  • 코퍼스는 기계 가독형으로 개장되어 있는 실제 사용 언어의 집합으로 자연어 처리에 필요한 여러 가지 언어 정보를 내재하고 있다. 이들 정보는 코퍼스 분석기를 이용하여 획득할 수 있으며 용례와 각종 통계 정보 및 확률 정보, 연어 목록 등은 코퍼스에서 추출할 수 있는 대표적인 언어 정보들이다. 그러나 기존의 한국어 코퍼스 분석 도구들은 용례 추출 기능만을 보유하여 활용 범위가 제한되어 있었다. 이에 본 논문에서는 대량의 한국어 코퍼스를 분석하여 용례뿐만 아니라 자연어 처리의 제분야에서 필요한 언어 정보들을 추출하는 방법에 대해 연구하였으며 이의 검증을 위해 KCAT(Korean Corpus Analysis Tool)를 구현하였다. KCAT는 코퍼스 색인, 용례 추출, 통계 정보 추출, 연어 추출 부분으로 구성되어 있다. 용례 색인을 위해서는 여러 가지 사전과 용례 색인 구조가 필요한데 KCAT에서는 가변 차수 B-Tree 구조를 이용하여 사전을 구성하며 용례 색인을 위해 버킷 단위의 역 화일 구조를 이용한다. 질 좋은 용례의 추출을 위해 KCAT는 다양한 용례 연산 및 정렬 기능을 제공한다. 또한 통계적 방법의 자연어 처리 분야를 위해 어휘 확률, 상태 전이 확률, 관측 심볼 확률, 상호 정보, T-score 등을 제공하며, 기계 번역 분야에서 필요한 연어를 추출한다.

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