• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.233-236
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• 2003

본 논문에서는 차량용 음성명령어기의 사용을 위한 전처리 과정으로 음성개선 방법을 다룬다. 특히 DMB 사용환경에서 보다 주위 소음에 자유롭고 단말 조작에 있어 안정성을 보장하기 위하여 일반적 단인 마이크로폰으로 처리되는 잡음뿐만 아니라 음성명령어를 제외한 오디오 신호 등 비정적 통계적 특성을 갖는 소음들도 제거 될 수 있도록 음성개선 방법을 제안한다. 우리는 2개의 마이크로폰을 가지고 BSS 알고리즘을 적용하여 비정적 신호들을 분리하고, 분리된 신호에 대하여 Kalman Filter를 이용하여 시간상 단구간 정적 잡음을 제거한다. 본 논문의 인식 실험 결과를 통하여 공간적, 시간적 음성개선 방법이 순차적으로 적용될 때, 실제 차량 환경에서 음성 개선 알고리즘으로 적용될 수 있음을 보였다

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.327-331
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• 2006

본 논문은 엔터테인먼트 4족 보행로봇에 관한 것으로 24개의 자유도와 비접촉온도 3축 모션, 터치, 음성인식, CCD 카메라와 IR 센서를 내포하고 있다. 4족 보행로봇을 비평탄지형에서 안정되게 보행시키기 위한 알고리즘과 원격지에서 로봇을 제어하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 보행안정화 알고리즘은 다양한 센서들을 이용하여 불확실한 환경 하에서 안정된 보행이 되도록 하였으며, PC 상의 GUI와 음성인식 시스템을 이용하여 로봇을 무선으로 원격제어하게 하였다. 개발한 4족 보행로봇의 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.5-11
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• 1996

본 논문에서는 반연속 HMM(semi-continuous Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용되는 베이시안 화자 적응(Bayesian speaker adaptation)의 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존 베이시안 화자 적응 알고리즘의 경우 새로운 화자의 특징 분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준(reference) 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고, 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응 관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.277-282
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• 2012

음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.1-10
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• 2006

본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.528-538
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• 2003

음성 문자 공용 인식 시스템은 PDA (Personal Digital Assistants)와 같은 휴대용 모빌 환경에서 음성인식과 문자인식을 적용하기에 적합하도록 개발되었다. 공용 인식 시스템은 특징 파라미터 추출에 있어서는 음성과 문자부분이 독립적으로 수행되나, 인식 과정은 단일 엔진으로 수행된다. CHMM (Continuous Hidden Markov Model)을 이용하는 인식엔진은 고정 파라미터 모델 구조 대신에 동일한 인식률을 유지하면서 모델의 파라미터의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 가변 파라미터 모델 구조를 사용하는 것이 유리하다. 본 논문에서는 문맥 독립 가변 파라미터 모델을 생성하기 위해 SSMS (Successive State and Mixture Splitting) 방법을 제안한다. SSMS 알고리즘은 시간 방향 분할과 혼합수 방향분할을 통해 적절한 상태수와 각 상태당 적절한 혼합수를 가지는 모델을 생성한다. 음성 인식 실험 결과 동일한 인식성능을 나타내는 경우 SSMS 기반 가변 파라미터 모델이 고정 파라미터 모델에 비해 GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution)의 수가 40% 감소함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.15-18
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• 2000

본 논문은 중규모 어휘인 1500여 단어 실시간 화자 독립 단독어 음성인식 시스템에 대해서 기술한다. 음향 모델은 HMM을 이용하였으며, 음소 모델은 문맥종속 모델인 트라이폰을 사용하였다. 이 시스템은 텍스트로부터 쉽게 사전을 구성할 수 있는 유연성을 갖는다. 선정된 단어는 주식시장에 상장되어 있는 1456개의 회사명으로 비교적 혼동하기 쉬운 단어들을 많이 포함한 사전이다. 실시간 처리를 위한 알고리즘들 중 인식율을 크게 저하시킬 가능성이 있는 기법들은 제외하였다. 여기에 트리 빔과 음소 빔을 적용하면서 topN을 적용하였으며 새로운 스코아 캐쉬 기법을 고안하였다. 특별히 스코아 캐쉬 기법은 인식율에는 전혀 영향을 미치지 않으면서 계산량을 $38\%$나 줄여주었다. 이런 기법들을 적용하여 실시간 음성인식을 구현할 수 있었다. Intel 450M CPU가 장착되어 있는 리눅스 시스템에서 평균 1.98초의 응답 시간을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.56-60
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• 1999

본 논문은, 자동차에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 잡음이 섞인 음성을 대상으로, 잡음에 강인한 파라미터들을 사용하여 인식기들을 구축하였으며, 이들 파라미터를 비교 평가하였다. 실험에 사용된 음성 데이터는 차종, 속도, 도로 환경, 라디오 ON/OFF, 창문 개폐여부 등 다양한 잡음 환경에서 수집하였다. 실험에서 비교된 파라미터는 MFCC(Mel-Blrequency Cepstral Coefficient)와 PLP(Perceptually Linear Prediction) 이며, 각각의 파라미터에 대해서 MKM(Modified k-mean)을 이용하여 코드북을 작성하였고, DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 인식알고리즘으로 사용하였다. 실험 결과로서, 아스팔트 도로에서 창문을 닫고, 라디오를 켜지 않은 상태에서 60km/h로 주행시 $96.25\%$로 가장 높은 인식률을 얻었고, 고속도로에서 창문을 열고 100km/h로 주행시에는$60\%$로 가장 낮은 인식률을 얻었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.78-81
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• 2003

본 논문은 SVM(support vector machine)을 이용한 음성인식기에 대해 효과적인 특징 파라메터를 제안한다. SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있으며 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 본 논문에서는 SVM을 이용한 음성인식기를 사용하여 PCA(principal component analysis), ICA(independent component analysis) 알고리즘을 적용하여 MFCC(met frequency cepstrum coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 ICA에 의한 특징 파라메터가 가장 우수한 성능을 나타내었으며 특징 공간에서 각 클래스의 분포도 또한 ICA가 가장 높은 선형 분별성을 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.225-230
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• 2012

오피니언 마이닝은 기존의 데이터 마이닝 기술을 활용하여 웹 상에 개재된 블로그, 상품평등에 나타난 저자의 의견을 추출하는 분야로써 텍스트의 주제를 판단하는 것이 아닌 주제에 대한 저자의 태도를 판단하는 기술이다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 알고리즘과 공개된 음성인식 API을 사용하여 텍스트가 아닌 음성의 대한 데이터의 감정을 판단하기 위해 제안했다. 이 시스템은 공개된 Google Voice Recognition API와 주제어와 관련된 순위화 알고리즘, 개선된 극성 판단 알고리즘을 통하여 설계하고, 이를 바탕으로 음성인식 인터뷰 모델을 구현한다.