• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권7호
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.60-63
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• 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.

• Annual Conference of KIPS
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2010

정보검색 분야에서 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 질의에서의 어휘 사이의 관계를 반영하는 것은 필수적인 요구사항이 되었다. 본 논문에서는 문장-문장 번역쌍을 이용하여 어휘 번역확률을 계산하였고, 어휘관계 정보를 반영하는 번역기반 언어모델에 어휘와 질의 개념과의 연관 정도를 반영한 모델을 제안한다. 뉴스 컬렉션 집합인 TREC AP 컬렉션에 대한 비교실험을 하였다. 실험결과에서 언어모델보다 어휘 관계를 반영한 번역기반 언어모델의 성능이 향상되었고 어휘의 질의개념 연관도를 반영한 모델이 번역기반 언어모델보다 성능이 향상됨을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• 제19B권3호
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• pp.183-188
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• 2012

One of the major challenge for retrieval performance is the word mismatch between user's queries and documents in information retrieval. To solve the word mismatch problem, we propose a retrieval model based on the degree of association of query concept and word translation probabilities in translation-based model. The word translation probabilities are calculated based on the set of a sentence and its succeeding sentence pair. To validate the proposed method, we experimented on TREC AP test collection. The experimental results show that the proposed model achieved significant improvement over the language model and outperformed translation-based language model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-16
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• 2017

감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 Naïve bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.13-16
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• 2017

감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 $Na{\ddot{i}}ve$ bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.89-91
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• 2007

본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 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%.

• Journal of Digital Convergence
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• 제13권8호
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• pp.295-300
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• 2015

In vocabulary recognition using an HMM model which models the prior distribution for the observation of a discrete probability distribution indicates the advantages of low computational complexity, but relatively low recognition rate. The Bayesian techniques to improve vocabulary recognition model, it is proposed using a convergence of two methods to improve recognition noise-canceling recognition. In this paper, using a convergence of the prior probability method and techniques of Bayesian posterior probability based on HMM remove noise and improves the recognition rate. The result of applying the proposed method, the recognition rate of 97.9% in vocabulary recognition, respectively.