한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.396-400
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1998
문장 독립형 화자인식 시스템에 운율정보 사용을 제안한다. 스펙트럴 특징패턴만을 주로 사용하고 있는 기존의 화자인식 시스템은 채널왜곡이나 기타 잡음환경에서 성능이 크게 저하된다. 그러나 화자의 speaking style을 반영하는 운율정보는 주위환경에 강인한 특성을 갖는다. 적합한 코드북 크기와 피치 컨투어 특징 벡터의 길이를 실험 치로 구하여 자동차 소음과 백색 가우시안 소음이 섞인 음성에 대하여 화자인식 실험을 하였다. 실험 결과 소음 환경에서 운율 정보를 이용한 화자 dsltlr 시스템이 스펙트럴 모델보다 인식율이 높음을 보였다.
본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
본 논문에서는 음성정보기술산업지원센터(SiTEC)에서 현재 배포중인 고소음 환경 음성 DB를 이용하여 air-conducted 음성과 body-conducted 음성의 인식 성능을 비교 실험하였다. 소음 환경에서 일반적인 마이크로폰으로부터 수집된 air-conducted 음성은 잡음의 영향을 받기 쉬우며 이는 인식률을 저하시킨다. 반면에 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 body-conducted 음성은 소음에 보다 강인한 특성을 보인다. 이러한 특성에 근거하여 소음 환경에서 일반 다이나믹 마이크로폰 음성에 음질 개선 방법과 채널 보상 방법을 적용한 인식 결과와 3종류의 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 음성과의 인식 성능을 비교 분석하여 body-conducted 음성 인식 시스템의 환용 가능성을 살펴보았다.
소음이 존재하지 않는 환경에서는 에너지 파라메터만으로도 정확한 끝점 검출을 수 행할 수 있으나 신호대 잡음비가 0dB에 가까운 자동차 환경에서는 끝점 검출이 거의 불가 능하다. 본 논문에서는 자동차 소음 환경에서 음성 구간 검출을 위하여 단구간 영교차율과 2∼4kHz의 주파수 영역 에너지를 사용한 끝점 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기 존의 방법의 성능을 DTW를 이용한 단독음 인식 시스템에 적용하여 인식률로 비교하였으 며 제안된 음성 구간 검출 방법을 적용한 경우가 보다 좋은 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.
자동차는 생활수준이 향상됨에 따라 급속히 보급되어 필수품이 되고 있다. 어느 교통 수단보다 대중적인 자리에 있는 자동차는 성능면에 있어 크게 발달하여 지역산업의 성장을 촉진하고 지역간 격차를 해소하는데 크게 기여하였다. 또한, 쾌적한 생활환경을 추구하고자 하는 개개인의 욕망에 의해 단순히 교통수단이라는 인식에서 벗어나 안락함이 요구되고 있고, 환경소음 규제의 강화로 인해 환경보호 의 차원에서 고려되고 있다. 타이어는 고속으로 주행하는 자동차의 주소음원으로 인식되고 있는바 안락하고 조용한 자동차 개발에 있어 우선적으로 고려되는 대항 으로 자동차 소음규제의 강화와 더불어 활발한 연구가 요구된다.
본 논문에서는 거절기능을 갖는 음성인식 시스템의 시험운용에 대해 소개하였다. 거절기능은 소음 단어에 의한 방식과 인식 결과를 확인하는 방식을 둘 다 병행 사용하여 구현하였다. 소음단어는 필러모델을 정의하여 구현하였으며 인식결과를 확인하기 위해서는 선형변별기를 사용하였다. 연구실에서 구축한 음성 DB로 HMM 파라미터를 추출한 후 시험운용 6개월 동안 구한 음성 DB로 실험한 결과 84.1%의 인식률을 구하였으며 이때 거절률은 0.8%였다.
공군 조종사들이 비행 중에 겪는 지속적이고 강도 높은 소음은 조종사의 생리적(physiological) 및 심리적(psychological) 상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이는 조종사의 비행 능력(performance)에 부정적인 영향을 주게 되며 임무 완수 및 비행 안전을 저해시키는 치명적인 결과로 이어질 수 있다. 대한민국 공군은 조종사들의 청력 보호를 위해 수동 소음 감쇠(Passive Noise Cancellation, PNC) 및 능동 소음 감쇠(Active Noise Cancellation, ANC) 기술이 적용된 헤드셋 및 헬멧을 사용 중이다. 그러나, 소음 저감 기술이 조종사의 청력 보호, 비행 능력, 및 비행 안전에 미치는 효용성에 대한 공군 조종사의 인식은 아직 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구는 소음과 관련된 이론적 배경을 고찰하였고, 이후 설문조사를 통해 공군 조종사들(n=154)의 조종석 내 소음 및 소음 감쇠 기술에 대한 인식을 분석하였다. 분석 결과, 능동 소음 감쇠(ANC) 기술이 적용된 헤드셋 및 헬멧의 사용은 소음이 조종사의 생리적 상태에 미치는 영향에는 유의미한 효과가 없지만(p=0.402), 심리적 상태에 미치는 영향은 유의미하게 감소시키는 것으로 나타났다(p<0.001). 따라서, 능동 소음 감쇠(ANC) 기술이 적용된 비행 헤드셋 및 헬멧 사용의 필요성을 강조하였고, 이를 통해 조종사의 비행 능력(performance) 저하 방지 및 비행 안전 증진에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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