• 제목/요약/키워드: 모음 인식

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음소를 이용한 한국어의 인식 (Korean Speech Recognition using the Phoneme)

  • 김영일;차일환;조문재
    • 한국음향학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.35-45
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    • 1984
  • 본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.

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주파수 에너지를 이용한 텍스트 독립 화자인식에 관한 연구 (A Study on the Text-Independent Speaker Recognition Using Frequency Energy)

  • 조연아
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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    • pp.235-240
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    • 1994
  • 모음 검출을 통하여 미리 등록한 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하고, 실용화가 가능하도록 처리 방법을 간략화한 텍스트 독립 화자 인식 연구를 진행하였다. 이를 위해서, 화자가 발성한 음성에서 모음을 검출하여 화자인식에 사용하는 방법을 제안하였으며, 인식은 각 화자가 발성한 음성 신호에서 모음을 검출한 다음, 검출된 모음의 29 채널의 주파수 에너지를 퍼지값으로 효현한 후, 퍼지 추론을 적용하여 수행하였다. 실험을 위해 모음 검출 알고리듬을 개발하였으며, 화자인식의 특징 파라메터로 29 채널 주파수 에너지를 제안하였는데, 별도의 코드북 없이 사용이 가능하고, 기존의 파라메터에 비해 인식율이 높으면서도 구성 및 계산이 간단한 특징이 있다. 실험결과, 미리 작성된 표준패턴과 동일한 단어를 사용한 텍스트 의존 화자 인식 실험은 95.5% 인식율을 보였고, 표준 패턴과 다른 종류의 단어를 사용한 텍스트 독립 화자인식 실험은 94.2% 인식율을 보이고 있다.

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모음 인식과 벡터 양자화를 이용한 화자 인식 (Speaker Identification Based on Vowel Classification and Vector Quantization)

  • 임창헌;이황수;은종관
    • 한국음향학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.65-73
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    • 1989
  • 본 연구에서는, VQ(vector quantization)와 모음 인식에 기초한 화자 인식 알고리즘을 제안하고, 기존의 VQ를 사용한 화자 인식 알고리즘과 성능을 비교하였다. 제안된 화자 인식 알고리즘은 모음 분리, 모음 인식 그리고 평균 distortion양을 계산하는 3개의 과정으로 구성되며, 이때 주어진 음성 신호로부터 모음 부분을 분리하기 위해 RMS 에너지, BTR(Back-to-Total cavity volume Ratio) 그리고 SFBR(Signed-Front-to-Back maximum area Ratio)이 라는 3개 의 Parameter를 사용하였다. 입력 음성 신호의 SNR이 20 dB이고 정확한 모음 분리가 수행되었을 때, 제안된 화자 인식 알고리즘의 성능이 기존의VQ를 사용한 화자 인식 알고리즘의 성능보다 대체로 좋았으며, 입력 신호가 전화선을 통과한 신호이고 잡음이 있는 경우에도 유사한 결과를 얻을 수 있었다

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모음열과 VCCV단위 HMM을 이용한 연속 숫자 음성인식 (A Continuous Digits Speech Recognition Applied Vowel Sequence and VCCV Unit HMM)

  • 윤재선;정광우;홍광석
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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    • pp.25-28
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    • 2001
  • 본 논문에서는 조음 효과에 대처할 수 있는 반음절, 반음절 + 반음절 단위 HMM과 모음열 정보를 적용하여 연속 숫자 음성인식을 구현하였다. 모음열 정보를 적용하여 기준모델을 모음이 포함된 HMM단위로만 구성한 시스템과 모든 기준모델과 비교하는 시스템과 성능을 비교하였다. 인식실험결과 인식률의 향상으로 제안된 방법이 효율적임을 확인하였다.

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무제한 단어 음성인식을 위한 모음열 사전의 구축 (A construction of vowel string dictionary for unlimited word speech recognition)

  • 김동환;윤재선;홍광석
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.177-180
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    • 2000
  • 기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.

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포르만트를 이용한 한국어 단모음 분류 시스템의 개발에 관한 연구 (A Study on The Development of the Korean Vowel Discrimination System Using Formant)

  • 최윤석;김기석;황희용
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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    • pp.1107-1110
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    • 1987
  • 한국어 음소 인식 시스템의 구현을 위한 한 단체로써 한국어 모음의 분류를 위한 시스템을 설계하였다. 특징 파라미터로는 에너지, 영교차율 그리고 제 1, 제 2, 제 3 포르만트를 사용하였다. [아, 어, 오, 우, 으, 이, 에, 애]의 8개의 단모음에 해당하는 총 132개의 음성 데이터에 대하여 실험하였다. 각각의 모음에 대한 포르만트의 평균치를 구한 뒤 이들의 값을 표준 패턴으로 갖는 인식 시스템을 구현한다. 구현된 인식 시스템에 의하여 새로운 음성의 모음부가 어떤 모음인지를 인식하며 결정할 때의 거리 측정 방식으로는 선형분류 함수를 사용하였다. 132개의 모음에 대하여 62.9%의 인식율을 나타내었다.

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음절수와 모음 열을 이용한 한국어 연결 숫자 음성인식 (Connected Korean Digit Speech Recognition Using Vowel String and Number of Syllables)

  • 윤재선;홍광석
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제10A권1호
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    • pp.1-6
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    • 2003
  • 본 논문에서는 음절수와 모음 열 정보를 이용한 한국어 연속 숫자 인식을 제안하였다. 제안한 연속 숫자 인식기는 첫 단계로 발성된 연속 숫자 음성에서 음절수와 구간을 추출하고, 두 번째 단계로 모음 열을 인식한다. 이와 같이 인식된 모음 열 정보를 이용하여 인식 후보를 줄이게 된다. 인식후보 모델은 조음효과에 효과적으로 대처할 수 있는 CV(Consonant Vowel), VCCV, VC단위 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하여 연속 숫자 음성인식기를 구성하였다. 실험결과 제안된 방법이 조음효과를 효과적으로 대처하고 연결 숫자 인식에 유효함을 확인하였다.

모음 우선 인식에 의한 즐단위 필기체 한글의 인식 (Recognition of Handprinted Hangul Line using Vowel Pre-Recognition Method)

  • 함경수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.195-200
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    • 1994
  • 본 논문에서는 글자 구분선 없이 자유로이 쓰여진 필기체 한글의 인식 방안을 보인다. 즐단위의 한글 입력 영상에서 글자의 골격선을 추출하는 새로운 방법과 골격선들 간의 접촉점과 끝점을 그래프의 노드로 표현하고, 획은 그래프의 가지로 표현하는 방안을 보인다. 한글의 글자 구성 원리는 모음을 중심으로 모아쓰므로, 그래프로 표현된 즐단위의 한글에서 모음의 시작위치 및 속성을 가지는 로드로부터 한글의 모음을 가장 먼저 유도하여 인식하고, 우측 글자 및 자소끼리의 접촉을 분리하여 초성 자음 및 종성 자음을 인식하여, 좌에서 우의 방향으로 한 문자씩 인식해 나간다. 본 논문에서의 자유로이 필기된 한글의 인식 실험은 우리나라의 주소 50개를 서로 다른 25인이 필기한 영상 데이터를 사용하였고 한글 문자의 인식율은 89%이다.

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한국어 연속음인식에 관한 연구(유성음 분류 및 단모음 인식 ) (On the Classification of Voice Sound and the Recognition of Vowels for Korean Continuous Speech)

  • 하판봉;이철희;방승찬;안수길
    • 한국음향학회지
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    • 제5권3호
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    • pp.28-35
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    • 1986
  • 우리나라 음성의 유성음을 모음, 비음 및 유성화 자음으로 분류하는 알고리즘을 기술하였다. 먼 저 기존의 PITCH 검출 알고리즘에 의하여 음성을 유성음과 무성음으로 나눈 뒤, 단지 정규화된 1차 상 관계수, 영교차율, LOG 에너지 및 LPG 에너지의 골짜기 검출만을 이용하여, 유성음은 모음, 비음 및 유 성화자음으로 분류하고 무성음은 실제의 무성음과 묵음으로 분류하였다. 그리고 이렇게 분류된 모음에 대하여 단모음 인식을 행하였다. 단지 한 FRAME으로 모음을 대표하였기 때문에 메모리 크기와 인식 시간을 줄였다. 여기서 UP & DOWN 및 수정된 영교차율을 새로이 정의하여 적용한 결과 만족한 결과 를 얻을 수 있었다. LPC 매개변수 및 전력 스펙트럼도 단모음 인식의 FEATURE로 사용하였다. 그리고 각 FEATURE 의 성능을 비교하였다. 이들 FEATURE을 잘 조합하여 2단계 인식을 행한 결과 92%의 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

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자기 조직 신경망을 이용한 모음 인식 (Recognize voiced vowel using self organizing map)

  • 장성환;강훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.61-64
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    • 2001
  • 본 논문은 Self Organizing Map을 이용한 한국어의 모음 10개를 인식하는 것을 다루고 있다. 분류기로서 우수한 성능을 보이고 있는 Self Organizing Map의 출력 층을 2차원으로 구성하여 짧은 시간 간격으로 주파수 도메인에서 벡터화 되어진 음성을 입력 층에 인가하여 유사한 출력 층의 분포를 이용하여 모음 10개를 인식하는 분류기로서의 가능성을 보여줄 것이다.

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