• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.397-402
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• 2024

음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 커뮤니케이션 등 기술을 이용한 설계하였다. 본 논문에서는 AI 기술을 적용한 디바이스와 음성인식과 모션 인식 기술을 통해 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 다양한 입력방식에 의해 이루어질 수 있도록 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.40-43
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• 1999

본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.49-54
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• 2006

현재의 지문 인식 시스템은 지문 패턴의 복제와 지문 특징점의 해킹이라는 불안한 요소가 잠재되어 있어, 시스템 오동작의 주요 원인이 되기도 한다. 이에 본 논문에서는 신체의 일부인 지문을 주 핵심 인식기로 사용하고, 여기에 최근 널리 이용 되고 있는 화자 인증을 이용하여 직렬 형태의 다중 생체인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다중생체인식시스템으로 먼저 음성에 대한 인증과정이 성공하면 지문에 대한 인식과정을 수행하는 구조로 되어있다. 또한 효율적인 실시간 인증 처리를 위해 기존의 음성 인식 알고리즘 중에서 화자 종속형인 DTW(Dynamic Time Waning) 알고리즘을 사용하였으며, 지문 인식 알고리즘으로는 계산량을 고려하여 인공지능 기법인 KSOM(Kohonen Self-Organizing feature Map) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 다중생체 인식시스템을 실험한 결과 지문과 음성을 각각 이용한 단일인식시스템보다 본인거부율은 $2\~7\%$정도 떨어졌지만, 인식시스템에서 가장 중요한 요소인 타인수락율은 전혀 발생하지 않음을 확인하였다. 아울러 인식테스트 시간 또한 기존의 단일 생체 인식 시스템과 차이가 거의 없었으며, 인식에 걸린 시간은 평균 1.5초 정도였다. 이에 구현된 다중 생체 인의 시스템은 여러 가지 실험 결과 단일 인식 시스템보다 더 효율적인 보안 시스템임을 증명하였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권3호
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• pp.31-36
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• 1991

본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 인식시간을 감축하기 위하여 후보단어를 선정하는 효과적인 방법을 제안하고 이 방법의 성능을 향상시키기 위하여 spectral smoothing과 temporal smoothing을 사용하는 것에 관하여 연구하였다. 제안된 방법은 사전내의 각 단어에 대하여 음성인식 단위의 음성 spectrum관찰확률과 길이정보를 이용하여 대강의 관찰확률을 계산하여 후보단어를 선정한다. 제안된 방법을 음소단위의 HMM을 이용하는 1160단어 인식 시스템에 적용한 결과, 전체 계산량의 74% 가량을 감축할 수 있었으며 이때 인식율의 감소는 매우 작았다. 또한 제안된 대감의 likelihood점수 계산방법은 Viterbi방법에 의하여 계산되는 likelihood 점수를 잘 추정함을 알 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.713-720
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• 2015

컴퓨팅 기술과 네트워크의 발달로 인해, 정보 기기가 소형화되고 이동성이 강조되고 있다. 이에 따라 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 최근 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅐ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석을 배제하고, 시간 영역에서의 시퀀스 패턴에 기반하여 인식을 수행함으로써, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 'ㅐ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 탐지하기 위한 세 가지 알고리즘이 제시되며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.1%의 정확도로 모음 'ㅐ'를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권3호
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• pp.37-43
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• 1991

본 논문에서는 HMM을 이용한 음성인식 시스템에서 2단계로 이루어지는 화자적응 알고리즘의 성능비교를 수행하였다. 첫단계는 새로운 화자와의 거리차이를 줄여주는 VQ 적응방식들로 구성되는 이 방식들 중에서 lable prototype 적응, 적응음성으로부터 구성된 VQ코우드 북을 사용한 적응 및 사상 코우드 북을 사용한 적응등의 알고리즘 성능비교를 하였다. 두 번째 단계는 새로운 화자를 위해서 HMM 파라미터를 변환시켜주는 HMM 피라미터 적응방식들로 이루어지는데 이 방법들 중에서 Viterbi 알고리즘, DTW 알고리즘, iterative alignment 알고리즘 및 fuzzy histogram 알고리즘의 성능을 비교하였다. 성능비교 결과 fuzzy histogram 알고림즘에 의한 화자적응 방식이 최고의 인식율을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.727-739
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• 2003

본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.801-804
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• 2001

LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성 신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 비교 평가한 알고리즘은 첫 번째, 기존의 real root 알고리즘, 두 번째는, LSP 파라미터의 분포 특성을 조사하여 이를 토대로 검객구간의 순서와 검색간격을 달리한 경우, 세 번째는 검색 시 mel scale을 사용한 알고리즘이다. 실험결과, 기존의 real root 방식에 비하여 두 가지 방식 모두가 변환시간의 40% 이상이 감소되는데 반하여 통일한 관을 찾음을 알 수가 있었고, 특히 분포특성을 이용하여 검색순서와 간격조절을 한 경우에 있어서, 기존의 방식보다 40%이상이 감소되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.583-590
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• 2016

최근 일상적인 인간 생활의 거의 모든 영역에서 사물 인터넷에 대한 관심이 급속히 증대되면서, 음성 인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 더불어, 모바일 환경에서의 음성 인식 시스템에 대한 수요 또한 급속히 증대되고 있다. 모바일 환경을 위한 서버 기반의 음성 인식 시스템은 대체로 빠른 속도와 높은 인식률을 보이고 있지만, 데이터베이스에 저장되어 있는 단어를 단위로 하여 인식을 수행하므로, 인터넷이 연결되어 있어야 하고 서버에서의 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅗ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석 대신, 시간 영역에서의 파형 패턴에 기반하여 동작하므로, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 모음 'ㅗ'의 전형적인 파형 패턴들을 탐지하기 위한 요소 알고리즘들을 제시하며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.9%의 인식 정확도를 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.579-585
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• 2014

음소는 음성을 구성하는 최소 단위로서 음성을 인식하는데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식의 일부로서, 한국어 음소 중 'ㅅ', 'ㅈ', 'ㅊ'에 대한 새로운 인식 방안을 제안한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호를 구성하는 각각의 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와 전환점 지표에 기반한다. 변동성 지표는 블록 내의 인접한 샘플 값들의 차이의 총합이며, 전환점 지표는 블록 내에서 샘플 값의 증가와 감소의 방향이 전환되는 극점의 총수이다. 두 지표를 결합하여 음소 인식을 수행하는 인식 알고리즘은 두 지표와 관련하여 최적화된 임계치들을 활용하여 목표로 하는 세 가지 음소가 인식된 위치를 최종적으로 결정한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 방식들에 비해 FRR과 FAR의 관점에서 모두 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.