Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.377-379
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2000
대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.
In this paper, we present a new Korean connected digit recognition based on vowel string and number of syllables. There are two steps to reduce digit candidates. The first one is to determine the number and interval of digit. Once the number and interval of digit are determined, the second is to recognize the vowel string in the digit string. The digit candidates according to vowel string are recognized based on CV (consonant vowel), VCCV and VC unit HMM. The proposed method can cope effectively with the coarticulation effects and recognize the connected digit speech very well.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.111-114
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2002
음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.
This paper describes an efficient algorithm to generate compact and complete prompts lists for connected spoken words speech corpus. In building a connected spoken digit recognizer, we have to acquire speech data in various contexts. However, in many speech databases the lists are made by using random generators. We provide an efficient algorithm that can generate compact and complete lists of digits in various contexts. This paper includes the proof of optimality and completeness of the algorithm.
Each Korean digit is composed of only a syllable, so recognizers as well as Korean often have difficulty in recognizing it. When digit strings are pronounced, the original pronunciation of each digit is largely changed due to the co-articulation effect. In addition to these problems, the distortion caused by various channels and noises degrades the recognition performance of Korean connected digit string. This paper dealt with some techniques to improve recognition performance of it, which include defining a set of PLUs by considering phonemic variations in Korean digit and constructing a recognizer to handle speakers various speaking styles. In the speaker-independent connected digit recognition experiments using telephone speech, the proposed techniques with 1-Gaussian/state gave string accuracy of 83.2%, i. e., 7.2% error rate reduction relative to baseline system. With 11-Gaussians/state, we achieved the highest string accuracy of 91.8%, i. e., 4.7% error rate reduction.
Lee Seong-Kwon;Lim Young-chun;Seo Jun-Bae;Jung Hyun-youl
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.93-96
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2004
본 논문은 TMS320C5501 16bit DSP를 적용한 실시간 화자독립 연속 숫자인식기의 구현에 관해 서술한다. 하드웨어 모듈의 구성은 TMS320C5501 300MHz DSP, 코덱으로는 TLV320AIC1103, SDRAM, 외부장치와의 인터페이스를 위한 HPI, Uart, MIC, SPK Out 단자로 구성되었다. 음성인식 알고리즘은 HM-Net 방식을 사용하였고 고정소수점 연산처리 방식으로 C를 이용한 최적화 작업을 수행하였으며 스트리밍 방식의 인식 방법으로 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 숫자 인식에 사용한 모델은 41음소에 기반한 트라이폰을 학습하였으며, 특징 파라미터로는 LPCMEL 20차를 사용하였다. 임베디드 시스템의 실시간 음성인식 시스템 구성에 중점을 두었으며 PC상에서의 성능과 비교해 볼때 본 DSP 상에서 500단어, 50문장의 인식을 평균 1.5초 전후로 인식하도록 하였으며 간단한 연결 단어 인식을 수행하는데 무리 없음을 보여준다. 특별히 한국어 연속숫자 부분에 중점을 두었고, 본 연구에서 구현된 연속 음성인식 시스템에 사용된 숫자 인식에서 음절 바이폰 모델에 대하여 $92.92\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.61-64
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2001
본 논문에서는 class간의 변별력을 증가시키기 위한 유용한 방법인 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 한국어 숫자음간의 변별력을 높여 연결숫자 인식성능을 높이고자 하였다. 한국어 숫자음은 모두 단음절이며 또한 혼동가능성이 높은 숫자쌍이 존재하여 이것이 전체 인식률을 저하시킨다. LDA를 사용한 경우 숫자열 오인식률이 $8\%$ 감소하였다. 그리고, 음성특징 벡터의 차수를 감소시키고 LDA 사용전 보다 약간의 인식률 증가를 보였다. 그러나, 선형적인 방법으로 분리가 불가능한 class들의 분포가 존재할 때는 LDA를 사용하여도 변별력 향상은 기대하기 어렵다. 이와 같은 분포의 class사이의 변별력을 증가시키기 위해 between-scatter covariance matrix를 구할 때 class 사이에 혼동가능성 정도를 나타내는 weighting factor를 적용하였으며, 그 결과 숫자열 오인식률이 LDA 사용전보다 $9.7\%$ 감소하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.107-110
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1998
연속음 인식에서 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준에 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
연속음 인식에서의 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준의 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.44-47
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1999
본 논문에서는 한국어 연결숫자인식에 있어서 모델간의 변별력 향상을 통해 인식률을 높이기 위하여 음향학적 파라메터(Acousticparameter)를 사용하는 짓을 제안한다. 제안된 방법은 음성학적 지식에 근거하여 적절한 주파수 대역별 에너지의 비의 로그값을 추가적인 특징파라메터로 사용한다. 실험결과, 제안된 방법을 사용함으로써 기본 인식시스템에 비해 오류율이 최고 $46\%$ 정도 감소됨을 확인할 수 있었다. 그리고 채널보상 기술을 함께 적용함으로써 $69\%$ 정도의 오류율 감소를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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