• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.385-388
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• 1998

DTW를 이용한 음성인식에서는 참조패턴이 인식률에 절대적인 영향을 미치므로 가장 적합한 참조패턴의 생성이 중요한 요인으로 작용한다. 그러므로 인식률 향상을 위해 여러개의 참조패턴을 사용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 게산량의 과다 및 사용 메모리의 증가 등이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 참조패턴의 수를 줄이면서 높은 인식률을 얻기 위해 유전자 알고리듬을 이용하여 보다 우수한 참조패턴을 생성하여 음성인식에 적용하였다. 본 논문에서는 참조패턴 생성을 위하여 훈련에 참가한 자료를 서로 비교하여 DTW 거리값의 누적값이 최소가 되는 데이터를 선정하는 방법, 유전자 알고리듬을 이용한 방법으로 선정하는 방법으로 나누어 실험을 했고, 그 결과 누적값의 최소값을 이용하였을 경우 98.33%의 인식률을 얻을 수 있었던 반면에 유전자 알고리듬을 사용하였을 경우 100%의 화자종속 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.365-368
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.101-110
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• 1993

본 논문에서는 연속분포 hidden Markov 모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해 주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다. 성능 평가를 위한 화자 독립 인식 실험에서 문법이 없을 경우 83%, finite state network율 적용한 경우에는 94%의 인식률을 나타내었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.275-280
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• 2003

In this paper, we propose a method for recognizing the human s emotion using output data of image and speech. The proposed method is based on the recognition rate of image and speech. In case that we use one data of image or speech, it is hard to produce the correct result by wrong recognition. To solve this problem, we propose the new method that can reduce the result of the wrong recognition by multiplying the emotion status with the higher recognition rate by the higher weight value. To experiment the proposed method, we suggest the simple recognizing method by using image and speech. Finally, we have shown the potentialities through the expriment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.3
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• pp.51-56
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• 2000

Is this paper, we studied on the automatic speech control system in real-time windows environment using voice recognition. The applied reference pattern is the variable DMS model which is proposed to fasten execution speed and the one-stage DP algorithm using this model is used for recognition algorithm. The recognition vocabulary set is composed of control command words which are frequently used in windows environment. In this paper, an automatic speech period detection algorithm which is for on-line voice processing in windows environment is implemented. The variable DMS model which applies variable number of section in consideration of duration of the input signal is proposed. Sometimes, unnecessary recognition target word are generated. therefore model is reconstructed in on-line to handle this efficiently. The Perceptual Linear Predictive analysis method which generate feature vector from extracted feature of voice is applied. According to the experiment result, but recognition speech is fastened in the proposed model because of small loud of calculation. The multi-speaker-independent recognition rate and the multi-speaker-dependent recognition rate is 99.08% and 99.39% respectively. In the noisy environment the recognition rate is 96.25%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.257-260
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• 2001

We propose The Korean digit recognition system using speech and image information. In the experiments, we investigate that image information affect recognition rate. Recognition rate of teamed data and testing data show 100%, 78% each other.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.269-272
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• 2004

주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• The Journal of Information Technology
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• v.3 no.4
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• pp.1-12
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• 2000

We can devide the speech into high frequency speech and low frequency speech according to the feature of the speech, However so far the construction of the recognizer without concerning this feature causes low recognition rate relatively and the needs of an amount of data in the research on the speech recognition. In this paper, we propose the method that can devide this feature of speaker's speech using the Formant frequency, and the method that can recognize the speech after constructing the recognizer model reflecting the feature of the high and low frequency of the speaker's speech, For the experiment we constructed the recognizer model using 47 mono-phone of Korean and trained the recognizer model using 20 women's and men's speech respectively. We divided the feature of speech using the Formant frequency Table, that had been consisted of the Formant frequency, and the value of pitch, and then We performed recognition using the trained model according to the feature of speech The proposed system outperformed the existing method in the recognition rate, as the result.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.5
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• pp.1243-1250
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• 2015

This paper presents an effective recognition method of VPI patient's speech for a VPI speech reconstruction system. Speaker adaptation technique is employed to improve VPI speech recognition. This paper proposes to use simulated speech for generating an initial model for speaker adaptation, in order to effectively utilize the small size of VPI speech for model adaptation. We obtain 83.60% in average word accuracy by applying MLLR for speaker adaptation. The proposed speaker adaptation method using simulated speech model brings 6.38% improvement in average accuracy. The experimental results demonstrate that the proposed speaker adaptation method is highly effective for developing recognition system of VPI speech which is not suitable for constructing large-size speech database.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.3
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• pp.175-179
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• 2011

In this paper, we propose the MA(Model Adaption) HMM that to use speech enhancement and feature compensation. Normally voice reference data is not consider for real noise data. This method is not to use estimated noise but we use real life environment noise data. And we applied this contaminated data for recognition reference model that suitable for noise environment. MAHMM is combined with surround noise when generating reference patten. We improved voice recognition rate at mobile environment to use MAHMM.