성대마이크는 디바이스의 특성상 환경 잡음을 최소화하는 장점이 있다. 그러나 고주파정보의 손실과 부분적인 포먼트 정보의 손실 때문에, 성대마이크를 이용한 명령어 인식기는 표준마이크를 이용한 명령어 인식기보다 낮은 성능을 보인다. 본 논문은 한국어 음운자질의 특성을 적용한 특징추출 알고리즘과 최적화된 인식모델을 이용하여 높은 성능을 갖는 명령어 인식시스템을 제안한다. 성대 울림 특성이 한국어 내의 분포 분석하여 성대 울림 정보만으로 명령어 인식기 개발이 가능함을 보이고 음성인식에 높은 성능을 보이는 Time Delay Neural Network(TDNN)[1]을 성대신호 명령어 인식에 최적화한 구조를 제안한다. 실험을 통해 찾은 최적 TDNN 구조를 성대신호에 적용한 했을 때 약 87%의 높은 성능을 보였다.
웨어러블 환경에서 가장 유용한 사용자 인터페이스는 음성이다. 그러나 현재 노이즈 제거 기술로는 웨어러블 환경과 같은 고소음 환경에서 음성 인식기의 실제적인 응용은 거의 불가능하다. 본 논문은 환경노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 이를 위해 성대신호를 한국어 음운자질 이론을 기반으로 설명하고, 입력신호를 분석하여 이러한 접근방법의 타당성을 검증한다. 이러한 성대신호의 분석을 위해 스펙트럼과, FFT 결과를 사용하고, MFCC 알고리즘을 이용하여 주파수 영역내의 정보량이 인식에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 분석결과를 바탕으로 성대신호 명령어 인식기를 위한 특징벡터로 유/무성음 분리에 사용되는 특징벡터가 유용함을 ZCPA 알고리즘을 이용한 성대신호 명령어 인식기를 개발하여 검증한다. 실험결과 ZCPA 를 사용한 것이 MFCC 에 비해 16%높은 인식률을 보인다.
컴퓨터 게임에서 대부분의 사용자 인터페이스 방법은 키보드, 마우스, 터치스크린이다. 사운드 형태 명령어의 전체 처리 시간은 크게 명령어 입력 시간과 인식 시간으로 구성된다. 본 논문은 명령어 신호 전체를 입력받지 않고 일부 앞부분 신호만을 받음으로써, 입력 시간을 줄여 전체 처리 시간을 단축하는 방법을 제안한다. 우리의 방법에서는 HMM(Hidden Markov Process)를 이용해 명령어 신호를 인식하는데, 전체 신호 및 부분 신호들에 대해 별도의 HMM을 구성한다. 플랫홈 게임의 대표 명령어들을 음성과 손바닥 소리로 표현해, 본 논문의 방법을 실험했다. 실험 결과, 인식률의 큰 저하 없이 명령어 처리 시간을 줄임을 알 수 있었다. 본 연구는 게임의 사용자 인터페이스 방법을 다양화하는데 기여할 것이다.
본 논문에서는 16비트 혹은 32비트 고정 소수점 연산을 지원하는 디지털 신호처리 기능을 강화한 명령어 축소형 마이크로프로세서를 설계하였다. 설계한 마이크로프로세서는 명령어 축소형 마이크로 아키텍쳐의 표준에 따라서 범용 마이크로프로세서의 기능과 디지털 신호처리 프로세서의 기능을 함께 갖추고 있다. 산술연산기능 유닛, 디지털 신호처리 유닛, 메모리 제어 유닛으로 구성되어 있으며, 이 연산 유닛들이 병렬적으로 수행되어 디지털 신호처리 명령이나 로드/스토어 명령어의 지연된 시간을 보상할 수 있게 설계되었다. 이 연산유닛들을 병렬적으로 동작하게 함으로써 5단계 파이프라인의 구조로 고성능 마이크로프로세서를 구현하였다.
휴대용 단말기의 소형화 및 지능화와 더불어 차세대 PC 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 최근에는 펜이나 음성 입력 멀티미디어 등 여러 가지 대화 모드를 구비한 멀티 모달 상호작용 (Multi-Modal Interaction MMI)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 환경에서의 명확한 의사 전달 및 휴대용 단말기에서의 음성-제스처 통합 인식을 위한 인터페이스의 연구를 목적으로 Voice-XML과 Wearable Personal Station(WPS) 기반의 음성 및 내장형 수화 인식기를 통합한 멀티 모달 명령어 인식 시스템 (Multi-Modal Instruction Recognition System : MMIRS)을 제안하고 구현한다. 제안되어진 MMIRS는 한국 표준 수화 (The Korean Standard Sign Language : KSSL)에 상응하는 문장 및 단어 단위의 명령어 인식 모델에 대하여 음성뿐만 아니라 화자의 수화제스처 명령어를 함께 인식하고 사용함에 따라 잡음 환경에서도 규정된 명령어 모델에 대한 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. MMIRS의 인식 성능을 평가하기 위하여, 15인의 피험자가 62개의 문장형 인식 모델과 104개의 단어인식 모델에 대하여 음성과 수화 제스처를 연속적으로 표현하고, 이를 인식함에 있어 개별 명령어 인식기 및 MMIRS의 평균 인식율을 비교하고 분석하였으며 MMIRS는 문장형 명령어 인식모델에 대하여 잡음환경에서는 93.45%, 비잡음환경에서는 95.26%의 평균 인식율을 나타내었다.
멀티미디어 도메인의 응용 프로그램에는 풍부한 병렬성이 내재하기 때문에 VLIW (Very Long Instruction Word) 형식의 신호처리 프로세서가 많이 사용되고 있다. VLIW 프로세서를 구성하는 복수의 연산처리유닛 (processing unit, PU)의 사용률은 컴파일러의 명령어 스케쥴러의 성능에 의하여 결정된다. 명령어들 사이의 병렬성을 분석하여 동시 수행가능한 명령어들을 각기 다른 PU 에서 수행되도록 프로그램 코드를 최적화한다. 하지만 기존의 명령어 스케쥴러는 복잡한 데이터 디펜던스 그래프 (data dependence graph, DDG)를 구성하여 복수의 PU 를 충분히 사용하도록 하지 못하는 문제점을 내재하고 있다. 이는 명령어 스케쥴러가 각 레지스터 사용시간을 별도로 고려하지 않기 때문에 실제로 내재된 데이터 디펜던스 보다 복잡성이 높은 디펜던스 그래프를 구성하게 되어 스케쥴러가 올바르게 최적화된 코드 스케쥴링 결과를 제공하지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 레지스터의 라이프타임을 다른 레지스터를 이용하여 적절히 끊어주는 것으로 데이터 디펜던스 복잡도 완화하여 시스템 성능 향상의 가능성을 보이고 있다.
멀티미디어 응용과 무선통신 네트워크의 발전 속도가 급속하게 빨라짐에 따라 고성능, 저전력 멀티미디어 처리기술에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 임베디드 비디오 프로세서를 위한 YUV (Y: 휘도신호, U, V: 색차신호) 인식 명령어를 제안하고자 한다. 기존의 멀티미디어 전용 명령어 (e.g., MMX, SSE, VIS, AltiVec)는 일반적인 서브워드 병렬 기법을 이용하여 적당한 성능향상을 꾀하는 반면, 제안하는 YUV 인식 명령어는 두 쌍의 16-bit YUV (6-bit Y, 5-bits U, V) 데이타를 32-bit 레지스터에 저장하여 동시에 처리함으로써 칼라 비디오 처리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있다. 또한 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체 시스템의 비용을 절감할 수 있다. 임베디드 슈퍼 스칼라 프로세서에서 모의 실험한 결과, YUV 인식 명령어 기반 프로그램은 baseline 프로그램에 비해 3.9배 성능 향상을 보인 반면, 동일한 프로세서 환경에서 Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX기반 프로그램은 baseline 프로그램보다 단지 2.1배의 성능 향상을 보인다. 또한 YUV 인식 명령어는 멀티미디어 애플리케이션에 대해 평균 75.8% 소모 에너지를 감소시킨 반면, MMX는 단지 54.8%의 소모 에너지를 감소시키는 결과를 보인다.
비동기 설계 기법은 시스템 클럭을 사용하지 않고, 동작이 필요한 모듈만 활성화시켜 전력 및 성능면에서 동기식 설계 기법에 비해 높은 성능을 갖는다. 본 논문은 임베디드 컨트롤러인 Intel 80csl과 완전한 명령어 호환성을 갖고, 비동기식 파이프라인 구조로 최적화된 A8051 아키텍쳐를 제안한다. 다양한 어드레싱 모드와 명령어를 제공하는 CISC 명령어 수행 스킴은 동기식 파이프라인 구조에 적합하지 않고 많은 오버헤드를 유발한다. 본 논문에서는 명령어 실행 사이클을 비동기식 파이프라인 수행에 적합하도록 명령어별로 그룹화하고, 동기화 및 다중 실행 사이클로 인한 오버헤드로 발생된 버블을 제거함으로서 최적화하였다. 또한 적합한 분기 처리 기법 및 가변적인 명령어 길이의 처리 방법을 제시함으로서 명령어 수행시 필요한 상태 수를 최소화하고, 명령어 수행의 병렬성을 증가시켰다. 제안된 A8051 아키텍쳐는 Verilog HDL로 설계하여 0.,35㎛ CMOS 공정 표준 셀 라이브러리로 합성하였다. 실험 결과로 A8051은 36㎒ 클럭을 사용하는 인텔 80C51과 다른 비동기 80C51에 비해 약 24배의 성능 향상을 얻었다.
본 논문에서는 명령어 음성신호의 인식 성능을 개선하기 위한 새로운 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 모델을 제안한다. 이 방법은 입력신호의 단구간 푸리에 변환(STFT: Short-Time Fourier Transform) 후 스펙트로그램 이미지를 구하고 CNN 모델을 이용한 지도학습을 통하여 명령어 인식 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 푸리에 변환한 다음 스펙트로그램 이미지를 구하고 CNN 딥러닝 모델을 이용하여 다중 분류 학습을 수행한다. 이는 시간영역 음성신호를 특성이 잘 표현되도록 주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대한 스펙트로그램 이미지를 이용하여 딥러닝 훈련을 수행함으로써 명령어를 효과적으로 분류한다. 본 연구에서 제안한 음성인식시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 이용하면 92.5%의 정확도를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.281-284
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2001
본 논문에서는 PDA상에서 음성인식과 합성을 통하여 차량 번호를 조회할 수 있는 시스템을 구현하였다. 차량번호 인식을 위한 4연속 숫자음과 명령어 인식부분, 그리고 각 단계별로 합성된 음성을 들려주도록 구성하였다. 본 연구의 인식시스템은 화자독립으로 실험을 하였으며, 여러화자에 대한 4연속 차량번호 인식률과 명령어에 대한 인식률은 각각 97%, 99%가 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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