• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.75-78
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• 1998

이 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 인식 속도를 향상시키기 위한 방법들에 대해서 연구하였다. 음성인식에 있어서 많은 양의 계산을 요하는 부분은 관측 확률의 계산과 탐색에 필요한 계산이다. 탐색에 필요한 계산을 줄이기 위하여 빔 탐색법과 phoneme look-ahead기법을 통해 탐색 공간을 줄였으며, 관측 확률을 계산하는데 소요되는 시간을 줄이기 위하여 입력 특징 벡터와 이웃 관계에 있는 가우시안 성분들만 정확한 계산을 하는 VQ에 의한 계산량 감축 방법과 tree-structured pdf 방법을 구현하였다. 3천개의 어휘와 2천여개의 트라이폰 모델로 구성된 연속 음성인식 시스템에서 보통의 Viterbi 빔 탐색법을 적용한 경우에 실시간의 2.73배의 인식 속도로 93.39%의 단어 인식률을 얻을 수 있는데 phoneme look-ahead 기법과 tree-structured pdf 방법을 추가 적용함으로써 비슷한 인식 성능에서 1.55배의 인식 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.87-90
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• 1998

이 논문에서 우리는 대규모 어휘를 갖는 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 우리말은 영어와 구조적으로 달라서 대용량 어휘를 갖는 연속 음성을 인식하기 위한 언어모델을 만들기가 매우 어렵다. 언어 모델을 우리말 문장에 적용하기 위해 신문의 사설을 3-gram을 이용하여 처리하였다. 우리의 인식 시스템을 평가하기 위하여 시스템 공학 연구소에서 제공한 낭독 음성을 대상으로 인식률을 계산하였다. 589개의 문장을 대상으로 총 20명이 발음한 3,156개의 문장에 대하여 남자 92.2%, 여자 87.9%의 인식률을 얻었다. 발음사전은 낭독음성과 신문 사설에서 추출한 10K 크기이며 uniphone의 음성모델을 사용하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.91-94
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• 1998

우리만은 영어와는 달리 단어를 공백으로만 구분할 수 없다. 그러므로 대용량 어휘를 갖는 연속 음성을 인식하기 위한 언어모델을 만들기가 매우 어렵다. N-gram의 언어 모델을 우리말 문장에 적용하기 위해 하나의 문장을 한 단어로 구성하여 처리하였다. 우리의 인식시스템을 평가하기 위하여 시스템 공학 연구소에서 제공한 음성을 대상으로 인식률을 계산하였다. 단어의 종류는 452개이며 한명이 이 단어들을 2번씩 발음하고 총70명이 발음한 총 63,280개의 단어에 대하여 92.8%의 인식률을 얻었다. 일간지 사설로부터 추출한 단어를 대상으로 발음 사전을 10K 크기로 만들었다. 음성 모델은 uniphone을 사용하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제5권2호
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• pp.63-77
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• 1990

HMM(Hidden Markov Model)은 음성을 기술하는데 적합한 model이다. 본 고는 최근 CMU에서 개발한 HMM에 기반을 둔 화자독립, 연속음성 system인 SPIHNX에 대하여 기술한다. SPHINX는 단순한 음소의 HMM model을 적용한 baseline SPHINX로부터 시작하여 새로운 지식의 추가 및 음성단위의 조정 등을 통하여 지속적으로 그 성능이 개선되어 왔다. SPHINX의 최종 version은 어휘 약 1000단어 정도의 재원 관리에 관한 질문 형태의 문장을 인식하는데 96%의 높은 인식율을 보인다. SPHINX는 가장 발전된 음성인식 시스템의 하나이며 이는 화자독립, 대용량어휘의 연속음성 인식 시스템의 실현 가능성을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.44-50
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• 1995

본 논문에서는 연속분포 HMM을 이용한 대용량 한국어 연속음성인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 시스템의 성능을 개선하기 위하여 음성 모델링 단위의 선정, 단어간 모델링, 탐색 알고리듬, 문법에 관하여 연구하였다. 기본 인식단위로 트라이존을 사용하며 학습성을 개선하고 기능어에서의 에러 발생을 줄이기 위하여 일반화된 트라이폰과 function word-de-pendent phone을 사용한다. 단어 사이에는 묵음 모델과 null transition을 사용하여 선택적으로 묵음을 추가하였다. 언어모델로는 단어 클래스에 근거한 word pair 문법과 bigram 모델이 이용된다. 또한 지식 정보들을 효율적으로 활용할 수 있도록 N개의 후보 문장들을 탐색할 수 있는 알고리듬을 구현하였다. 후처리기에서는 word triple문법을 사용하여 N개의 최적 문장을 재정렬하여 최종적인 인식 문장을 결정하며, 마지막으로 후치사와 관련된 사소한 에러들을 수정한다. 3천단어의 연속음성 데이타베이스에 대한 인식실험에서, 후처리로 word triple 문법을 사용하여 $93.1\%$의 단어 인식률과 $73.8\%$의 문장 인식률을 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.391-395
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• 1998

대용량의 연속된 음성을 인식하는 데에는 형태소 사이의 음운변동과 언절과 어절 사이의 불일치 등으로 인한 어려움이 따른다. 그러므로 언어학적인 지식을 이용한 자연어 처리 기술과의 결합이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문장 단위의 연속 음성 문자열을 올바른 어절로 띄어주는 시스템을 제안한다. 먼저 띄어쓰기 발음열 사전을 이용하여 어절의 경계를 추정한다. 이 때 보다 정확한 띄어쓰기 위치를 추정하기 위하여 2음절 이상의 최장 조사 어미와 음절 분리가능빈도가 이용된다. 이렇게 해서 분리된 어절들은 음절 복원기를 거친 뒤, 형태소 분석을 행하여 올바른 어절인지를 검사한다. 분석에 실패한 어절은 띄어쓰기 오류 유형에 따라 교정을 한 후 형태소 분석을 재시도한다. 제안한 시스템을 테스트해 본 결과 96.8%의 정확도를 보였다. 본 시스템은 음운 변동 처리기와 함께 말소리를 음성 그대로 인식하는 인식기의 후처리로 이용할 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.102-108
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• 1999

교착어인 한국어를 대상으로 대용량의 대화체 어휘를 포함하는 연속 음성을 인식하는 데에는 인식단위를 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 어절이나 형태소를 사용하는 기존의 음성인식 시스템에서의 난점을 해소하고 새로운 인식단위인 의사형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기와 태거를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 인식의 출력을 인식의 다음 단계인 언어처리부의 처리단위와 일치시킬 수 있으므로 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 일반 형태소를 대상으로 하는 시스템과 동일한 수준의 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.407-414
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• 2002

본 논문에서는 형태소를 인식 단위로 하는 한국어 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 결합형태소를 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 학습코퍼스의 54%를 차지하고 오인식의 주요인이 되는 단음절 형태소를 감소시켜서 인식 성능을 높이는 것을 목적으로 한다. 품사의 접속 규칙을 이용한 기존의 지식기반의 형태소 결합방법은 접속 규칙의 생성이 어렵고, 학습 코퍼스에 나타난 출현 빈도를 반영하지 못하여 저빈도 결합형태소를 다수 생성하는 경향을 보였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 학습데이터의 통계정보를 이용하여 결합형태소를 자동 생성한다. 결합할 형태소 쌍 선정을 위한 평가척도로는 형태소 쌍의 빈도, 상호정보, 유니그램 로그 유도값(unigram log likelihood)을 이용하였고 여기에 한국어의 특성 반영을 위해 단음절 형태소 제약과 형태소 결합길이를 제한하는 두개의 제약사항을 추가하였다. 학습에 사용된 텍스트 코퍼스는 방송뉴스와 신문으로 구성된 7백만 형태소이고, 최빈도 2만 형태소 다중 발음사전을 사용하였다. 세가지 평가척도 중 빈도를 이용한 것의 성능이 가장 좋았고 여기에 제약조건을 반영하여 성능을 더 개선할 수 있었다. 특히 최대 결합 길이를 3으로 할 때의 성능이 가장 우수하여 언어모델 혼잡도는 117.9에서 97.3으로 18%감소했으며, 형태소 에러율 (MER: Morpheme error rate)은 21.3%에서 17.6%로 감소하였다. 이때 단음절 형태소는 54%에서 30%로 24%가 감소하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.103-106
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• 2005

In this paper, we propose a language modeling approach to improve the performance of a large vocabulary continuous speech recognition system. The proposed approach is based on the active learning framework that helps to select a text corpus from a plenty amount of text data required for language modeling. The perplexity is used as a measure for the corpus selection in the active learning. From the recognition experiments on the task of continuous Korean speech, the speech recognition system employing the language model by the proposed language modeling approach reduces the word error rate by about 6.6 % with less computational complexity than that using a language model constructed with randomly selected texts.