• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1371-1374
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• 2002

본 논문에서는 내장형 리눅스를 기반으로 무선 네트웍과 실시간 음성처리 VoIP 와의 연동시스템을 설계 구현한다. 설계 구현하는 시스템의 하드웨어 스펙은 Motorola-XPC860 프로세서를 기반으로 설계되었으며, 음성 코덱칩을 사용하여 실시간으로 음성데이터를 처리하도록 설계하였다. 또한 2.4GHz 무선 통신 규약인 Bluetooth 를 무선 네트웍 인터페이스로 사용하였다. 실시간 음성데이터의 효과적인 처리를 위하여 실시간 운영 체제인 RTLinux 를 사용하였으며, 무선 네트워크의 동시다중 서비스 지원을 위해 커널레벨의 문자 디바이스 형태로의 Bluetooth 인터페이스 구현에 대해 살펴보도록 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.817-820
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• 2002

인간과 기계와의 인터페이스에 있어서 궁극적 목표는, 인간과 기계가 마치 사람과 사람이 대화하듯 자연스런 인터페이스가 이루어지도록 하는데 있다. 이에 본 논문에서는 사람의 음성속에 깃든 6개의 기본 감정을 인식하는 알고리듬을 제안하고자 한다. 이를 위하여 뛰어난 주파수 분해능력을 갖고 있는 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 음성을 여러 개의 서브밴드로 나누고 각 밴드에서 특징점을 추출하여 감정을 이식하고 이를 최종적으로 융합, 단일의 인식값을 내는 다중의사 결정 구조를 갖는 알고리듬을 제안하였다. 이를 적용하여 실제 음성 데이타에 적용한 결과 기존의 방법보다 높은 90%이상의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.315-318
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• 1998

본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.3
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• pp.55-66
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• 2004

홈 네트워크는 다양한 종류의 가전기기들과 다양한 네트워크가 혼재해 있는 유비쿼터스 네트워크 환경이다. 홈 네트워크를 구성하는 가전기기들은 기능과 특징에 따라 크게 멀티미디어 가전기기, 단순 제어 가전기기로 구분할 수 있다. 멀티미디어 가전기기의 경우 영상 및 음성 정보를 전송하기 위해 큰 대역폭을 가지는 하부 네트워크를 이용하고 있으며 영상 및 음성 정보의 전송과 제어를 위해 많은 제어 모듈을 가지고 있다. 반면 단순 제어 가전기기들은 제어 및 상태 정보의 신뢰성 있는 전송을 위한 하부 네트워크를 사용하고 있으며 단순한 제어 모들을 가지고 있다. (중략)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.49-54
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• 2006

The recent fingerprint recognition system has unstable factors, such as copy of fingerprint patterns and hacking of fingerprint feature point, which mali cause significant system error. Thus, in this research, we used the fingerprint as the main recognition device and then implemented the multi-biometric recognition system in serial using the speech recognition which has been widely used recently. As a multi-biometric recognition system, once the speech is successfully recognized, the fingerprint recognition process is run. In addition, speaker-dependent DTW(Dynamic Time Warping) algorithm is used among existing speech recognition algorithms (VQ, DTW, HMM, NN) for effective real-time process while KSOM (Kohonen Self-Organizing feature Map) algorithm, which is the artificial intelligence method, is applied for the fingerprint recognition system because of its calculation amount. The experiment of multi-biometric recognition system implemented in this research showed 2 to $7\%$ lower FRR (False Rejection Ratio) than single recognition systems using each fingerprints or voice, but zero FAR (False Acceptance Ratio), which is the most important factor in the recognition system. Moreover, there is almost no difference in the recognition time(average 1.5 seconds) comparing with other existing single biometric recognition systems; therefore, it is proved that the multi-biometric recognition system implemented is more efficient security system than single recognition systems based on various experiments.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.4
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• pp.495-502
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• 1999

We propose efficient speech signal processing algorithms and a system for cochlear implant in this paper. The outer and the middle car which perform amplifying, lowpass filtering and AGC, are modeled by an analog system, and the inner ear acting as a time-delayed multi filter and the transducer is implemented by the DSP circuit which enables real-time processing. Especially, the basilar membrane characteristic of the inner ear is modeled by a nonlinear filter bank, and then tonotopy and periodicity of the auditory system is satisfied by using a pitch-synchronous multi-spectra(PSMS) method. Moreover, most of the speech processing is performed by S/W so the system can be easily modified. And as our program is written in C-language, it can be easily transplanted to the system using other processors.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.6
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• pp.94-99
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• 1997

This paper describes a technique of probabilistic spectral subtraction which uses the knowledge of both noise and speech so as to reduce automatic speech recognition errors in noisy environments. Spectral subtraction method estimates a noise prototype in non-speech intervals and the spectrum of clean speech is obtained from the spectrum of noisy speech by subtracting this noise prototype. Thus noise can not be suppressed effectively using a single noise prototype in case the characteristics of the noise prototype are different from those of the noise contained in input noisy speech. To modify such a drawback, multiple noise prototypes are used in probabilistic subtraction method. In this paper, the probabilistic characteristics of noise and the knowledge of speech which is embedded in hidden Markov models trained in clean environments are used to suppress noise. Futhermore, dynamic feature parameters are considered as well as static feature parameters for effective noise suppression. The proposed method reduced error rates in the recognition of 50 Korean words. The recognition rate was 86.25% with the probabilistic subtraction, 72.75% without any noise suppression method and 80.25% with spectral subtraction at SNR(Signal-to-Noise Ratio) 10 dB.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.6
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• pp.799-807
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• 2004

In this paper, we deal with an emotion recognition method using facial images and speech signal. Six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Emotion recognition using the facial expression is performed by using a multi-resolution analysis based on the discrete wavelet transform. And then, the feature vectors are extracted from the linear discriminant analysis method. On the other hand, the emotion recognition from speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and then the final recognition is obtained from a multi-decision making scheme.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.627-630
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• 2001

본 연구에서는 MPEG 시스템의 동기화 방식에 대해 조사하고, 이를 바탕으로 특정 어플리케이션 개발에 적용 할 오디오/비디오 동기화 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 비디오 신호와 오디오 신호를 각각 MPEG-1 시스템의 비디오 압축 방식과 G.722 팡대역 음성 부호화 방식을 이용하여 부호화하고, 부호화된 두 미디어간의 동기화를 위해 시간 정보를 삽입하여 최종적으로 하나의 비트스트림으로 다중화 하고, 다중화된 비트스트림으로부터 오디오/비디오 신호를 각각 분리하여 재생할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.651-654
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• 1998

FM 문자다중방송의 일종인 DARC를 이용한 교통정보의 실시간 처리 시스템은 지능형 교통체계 (ITS)에서 필수적인 요소가 될 것이다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 중 운전자가 필요로 하는 정보만을 선택하여, 신속.정확하게 제공하기 위한 방안으로 FM 문자다중방송(DARC)과 위치정보를 이용하는 방안을 제시하였다. 또한, 교통정보의 전달형태로 음성을 사용함으로써 운전중의 안전과 정보전달 과정에서의 효율성을 극대화하였다.