본 논문은 한글 문자 패턴을 인식하기 위하여 쉐이프 패턴을 대상으로 한글의 구조적 정보를 이용한 새로운인식 방법에 대해서 연구하였다. 먼저, 입력된 데이타에 대하여 문자의 위치를 알기 위하여 문자 영역의 블럭화를 행하였고, 둘째로 한글의 무게 중심을 이용한 종모음의 유무를 결정하고, 횡모음과 짧은 기둥의 위치와 길이 조사 및 종정의 존재 여부를 조사하여 한글이 가지는 6가지의 기본 구조로 형식 분류를 하였으며, 마지막으로 분류된 형식에 따라 각각의 자소에 대해 유크리드 기리(Uclid distance)에 의한 탬플레이트 매칭(template matching)을 실행하여 인식을 행하였다. 본 연구는 실험을 통하여 총 2350자의 문자에 대하여 98.3%의 형식 분류율과 95.2%의 한글 인식율을 얻었다.
본 논문에서는 기존의 매개변수들과 달리 화자의 고유한 특성을 보여주는 화자인식 매개변수를 발성유형에서 찾고자 한다. 일반적으로 화자의 음원 특성이 발성 유형을 결정한다. 발성유형의 특성을 나타내는 매개변수로는 개방지수(open quotient)와 스펙트럼의 기울기 (spectral tilt)가 있으며, 스펙트럼의 기울기는 음향학적으로 그 특성을 측정할 수 있다. 그러나 기존의 측정방식은 사람마다 다른 기본 주파수와 모음의 영향을 전부 혹은 일부 배제하지 못하였다. (중략)
개인용 컴퓨터가 멀티미디어 환경으로 변함에 따라서 인식률 향상과 처리시간 단축을 요구하고 있다. 본 논문은 기준패턴의 수가 증가함에 따라 발생하는 처리시간 증가 문제의 해결과 인식률 향상에 관한 것이다. 기준패턴의 수를 줄이기 위한 방법으로 각 모음별 포만트 정보를 구한 뒤 시험패턴과 비교할 후보자를 미리 정하여 인식률을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 위와 같은 방법으로 모의 실험한 결과 전체 시스템 인식률이 기존의 방법에 비하여 0.5% 정도 향상되었고, 처리시간은 10%정도 감소하였다.
개층형 신경망은 교사신호들의 학습으로 원하는 입출력간의 매핑을 할 수 있으므로 패턴분류를 위해 사용되어왔다. 본 논문은 계층형 신경망의 일종인 RBFN 중 GPFN 과 PNN으로 한국어 음소인식을 수행하였다. RBFN 의 구조는 계층형 신경망과 유사하나 차이점으로는 은닉층에서 시그모이드 함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN 의 시그모이드 함수는 지수를 포함한 함수들로 대체되며 학습없이 패턴을 분류하므로 계산시간이 빠르게 수행된다. 본 실험에서는 한국어 단음절에서 모음과 자음을 추출하여 음소인식을 수행하였다. 실험 결과 학습과 평가데이타에 의한 인식률은 계층형 신경망과 비교하여 향상 되었으며, Hybrid 구성에 의한 실험에서도 항상된 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 감각성 난청자들이 정상인들과 유사한 음성 인식을 하도록 청각 보철 기기를 구성하였다. 음성의 포먼트를 추출하기 위해서는 PLP(Perceptual Linear Prediction) 방식을 이용하였으며, pitch 추출을 위해서는 3 단계 클리핑 함수를 이용한 자기 상관법을 이용하였다. 또한 다중 채널 - 다중 전극 방식을 이용하여 내이의 헤어셀에 17 개의 전극을 삽입하여 신호를 가하는 시뮬레이션을 하였다. 실험에 사용한 데이타는 모음 /a/, /e/, /i/, /o/, /u/로 전모음과 후모음의 차이를 구별하였으며 두번째 포먼트의 변화와 포먼트 통합 이론에 대한 검증을 하였다.
음성 신호의 인식 시스템에서 분류 인식과정은 최종 인식과정에 필요한 복잡한 처리 과정을 줄여주기 때문에 유용하다. 본 논문에서는 종성 폐쇄음의 구간을 검출하는 분류인식 아고리듬을 제안하였다. 한국어의 종성 폐쇄음은 항상 모음 뒤에 발음되며, 그 특징은 모음 구간 내에 포함된다. 종성 폐쇄음 발음시에 연구개가 급히 닫히므로 에너지의 급격한 감소가 일어나고, 폐쇄 구간은 50~150msec간 지속된다. 이러한 성질을 나타내는 파라미터로 프레임간 에너지 차를 제안한다.
본 논문은 연속음성인식을 위한 음성구간과 피치를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 연속음성을 입력받아 프레임 단위로 자/모음을 구분하며, 구분된 유성음에서 피치를 검출하는 방법이다 실제 잡음 환경에서 음성을 입력받아 적당한 문턱치 에너지를 사용함으로써 잡음환경에서 강인한 음성구간 추출이 가능하였고 추출한 음성구간에서 프레임단위로 영교차율과 단구간에너지를 이용한 알고리즘으로 유성음의 피치를 검출함과 동시에 자/모음을 구분하는 개선된 방식이다.
이 연구는 연구(I)의 계속연구로서 한글자음과 모음의 특징추출에 의한 coding방법과 그의 display에 대해서 검토하였다. 문자를 3x5mesh의 Matrix로서 양자화해서 그의 특징을 변수로한 2단 matrix에 의하여 문자 pattern을 발생하고, 또 발생된 특징 pattern을 다시 논리집합하여 단일 Serial coding 방법을 제시하였다. 이 code는 한글 자모의 원문자가 재생되며, 모든 자모는 각각 15개의 흑백 bit로서 구성된다. 24개 한글자음과 모음에 대해서 coding하였으며, 이론치와 측정치가 잘 일치함을 보았고 그것이 또한 완전히 재현됨을 이 연구에서 알맞게 설계된 display로서 확인하였다.
한글 문자 인식에 관한 연구는 통계적 방법과 구조적 방법, 신경 회로망 등 다양한 방법론이 제시되어 왔다. 그러나 한글은 영문이나 숫자에 비해 방대한 문자수와 복잡한 구조로 인하여 인식에 많은 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글을 가장 단순한 구조인 자음과 모음으로 분리한 뒤 각 개체의 픽셀 분포를 파악하고, 한글의 구조적 특징을 이용하여 자소의 행과 열에서의 peak값과 픽셀의 분포를 그룹으로 나누어 한글을 인식하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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