• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.19-22
• /
• 2000

어휘독립 음성인식이란 음향학적 모델 훈련에 사용하지 않은 어휘들을 인식하는 것이다. 단어모델을 이용한 어휘독립 음성인식 시스템은 발음표기로 변환된 인식대상어휘에 대하여 문맥 종속형 부단어(context dependent subword) 단위로 훈련된 모델을 연결하여 단어 모델을 만들고 이 단어 모델로 인식을 수행한다. 이러한 시스템의 경우 훈련과정에서 나타나지 않는 문맥 종속형 부단어가 인식대상어휘에서 나타나게 되고, 따라서 정확한 단어모델을 구성할 수 없다는 문제점이 있다 본 논문에서는 문맥 종속형 부단어 구분의 계층화를 통한 back-off 선택 방법을 이용하여 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어 대신 연결될 부단어 모델을 찾아내는 방법을 제안한다 제안된 선택 방법은 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어를 포함하는 상위의 부단어를 찾아내는 방법이다. 실험 결과 10단어 세트에서 $97.5\%$ 50단어 세트에서$90.16\%$ 100 단어 세트에서 $82.08\%$의 인식률을 얻었다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.195-202
• /
• 2001

In this paper, we show a study on how to model a phoneme of which acoustic feature is changed according to both left-hand and right-hand phonemes. For this purpose, we make a comparative study on two kinds of algorithms; a unit reduction algorithm and decision tree modeling. The unit reduction algorithm uses only statistical information while the decision tree modeling uses statistical information and Korean acoustical information simultaneously. Especially, we focus on how to model context-dependent phonemes based on decision tree modeling. Finally, we show the recognition rate when context-dependent phonemes are obtained by the decision tree modeling.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.08a
• /
• pp.293-297
• /
• 1998

전화망에서의 연결 숫자 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 다루며, 이 시스템에서 다양한 숫자 모델링 방법들을 구현하고 비겨하였다. Word 모델의 경우 문맥독립 whole-word 모델을 구현하였으며, sub-word 모델로는 triphone 모델과 불파음화 자음을 모음에 포함시킨 modified triphone 모델을 구현하였다. 그리고 tree-based clustering 방법을 sub-word 모델과 문맥종속 whole-word 모델에 적용하였다. 이와 같은 숫자모델들에 대해 연속 HMM을 이용하여 화자독립 연결숫자 인식 실험을 수행한 결과, 문맥종속 단어 모델이 문맥독립 단어 모델보다 우수한 성능을 나타냈으며, triphone 모델과 modified triphone 모델은 유사한 성능을 나타냈다. 특히 tree-based clustering 방법을 적용한 문맥종속 단어 모델이 4연 숫자열에 대해 99.8%의 단어 dsltlr률 및 99.1%의 숫자열 인식률로서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06c
• /
• pp.127-130
• /
• 1998

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.369-377
• /
• 2010

In vocabulary recognition systems based on HMM(Hidden Markov Model)s, training process unseen model bring on show a low recognition rate. If recognition vocabulary modify and make an addition then recreated modeling of executed database collected and training sequence on account of bring on additional expenses and take more time. This study suggest efficient context dependent process modeling method using decision tree-based state tying. On study suggest method is reduce recreated of model and it's offered that robustness and accuracy of context dependent acoustic modeling. Also reduce amount of model and offered training process unseen model as concerns context dependent a likely phoneme model has been used unseen model solve the matter. System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.01%, vocabulary independence recognition rate of 97.38%.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06e
• /
• pp.351.2-356
• /
• 1998

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 레이블링 단위로는 68개의 유사음소와 묵음 등 총 69개로 정하였으며, 음소 모델링은 연속 HMM을 사용하였다. 기존의 subword 단위모델과 본 논문에서 제안한 문맥종속 반음소 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템의 성능 비교 음소경계오차가 10ms 이내인 경우 각각 60.17%, 66.32%를 포함하여 6.15%의 향상을 보이고, 40ms 이내인 경우 90.36%, 94.27%를 포함하여 3.92%의 성능향상을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.175-181
• /
• 2003

Because a word of Korean digits is a syllable and deeply coarticulatied in connected digits, some recognition models based on demisyllables have been proposed by researchers. However, they could not show an excellent recognition results yet. This paper proposes a recognition model based on extended and context-dependent demisyllables, such as a tri-demisyllable like a tri-phone, for the Korean 4-connected digits recognition. For experiments, we use a toolkit of HTK 3.0 for building this model of continuous HMMs using training Korean connected digits from SiTEC database and for recognizing unknown ones. The results show that the recognition rate is 92% and this model has an ability to improve the recognition performance of Korean connected digits.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.33-36
• /
• 2000

어휘독립 고립단어인식은 미리 훈련된 부단어(sub-word) 단위의 음향모델을 이용하여 수시로 변하는 인식대상어휘를 인식하는 것이다. 본 논문에서는 소용량 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘독립음성인식 시스템을 구성하였다. 소용량 음성 데이터베이스에서 미관측문맥 종속형 부단어에 대한 처리에 효과적인 백오프 기법을 이용한 음소 군집화 방법으로 문턱값을 변화시키며 인식실험을 수행하였다. 그리고 훈련용 데이터의 부족으로 인하여 문맥 종속형 부단어 모델이 훈련용 데이터베이스로 편중되는 문제를 deleted interpolation 방법을 이용하여 문맥 종속형 부단어 모델과 문맥 독립형 부단어 모델을 병합함으로써 해결하였다. 그 결과 음성인식의 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.253-256
• /
• 2002

한국어 숫자는 단음절로 이루어져 있고, 연속적으로 발음할 때 조음현상에 의해 발음이 심하게 변하고, 숫자간의 경계를 규정하기가 어려워진다. 특히 잡음환경에서는 한국어의 무성음인 자음구간의 주파수 특징이 많이 왜곡되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 전화망에서의 고성능 연속숫자음 인식기 개발을 위하여 그 첫 단계로서 다양한 조건에서 MFCC 특징계수를 구하는 방법들과 문맥독립 및 문맥종속 HMM의 상태수 및 각 상태에서의 mixture 수 변화에 대한 성능을 분석해본다. 음향모델로는 문맥독립 모델인 음소와 문맥종속 모델인 triphone 모델을 모두 평가하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06d
• /
• pp.60-63
• /
• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.