• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.235-241
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• 2004

본 논문은 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위한 특징 파라메터와 패턴인식 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 기존 감정 인식 방법과의 비교를 위하여 KNN을 이용한 알고리즘을 사용하였고, 화자 및 문장 독립적 감정 인식을 위하여 VQ와 GMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 그리고 특징으로 사용한 음성 파라메터로 피치, 에너지, MFCC, 그리고 그것들의 1, 2차 미분을 사용하였다. 실험을 통해 피치와 에너지 파라메터를 사용하였을 때보다 MFCC와 그 미분들을 특징 파라메터로 사용하였을 때 더 좋은 감정 인식 성능을 보였으며, KNN과 VQ보다 GMM을 기반으로 한 인식 알고리즘이 화자 및 문장 독립적 감정 인식 시스템에서 보다 적합하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.198-200
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• 1999

인간이 발성하는 음성에는 의미에 대한 정보 뿐만 아니라 화자의 성별에 따라 고유한 특성을 가지고 있다. 즉 음성은 고음이 강한 여성음성과 남성음성으로 분류할 수 있다. 그러나, 기존의 HMM을 이용한 음성인식시스템에서는 남성과 여성음성의 이러한 특성이 있음에도 불구하고 이를 고려하지 않고, 하나의 HMM으로 구성하고 있다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘으로 실험한 결과 남성과 여성의 포만트 주파수가 100~30Hzck이가 나는 것을 알 수 있었고, 이러한 특성을 고려하여 남성과 여성의 음성을 구별할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 남성과 여성음성을 각각 구분하여 GMM을 훈련시킨 후 인식과정에서 입력된 음성의 포만트 특성에 따라 남성음성이면 남성 HMM으로 여성음성이면 여성 HMM으로 인식을 수행함으로써 기존의 인식방법보다 남성음성은 5.2% 여성음성은 4.4% 향상된 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.280-286
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• 2013

본 논문에서는 지능형 TV의 음성인터페이스를 위한 잡음제거 시스템에 대해서 제안한다. 음성인식 성능 저하에 매우 나쁜 영향을 주는 TV 소리를 제거하기 위해서 TV 소리 자체를 참조 잡음으로 하는 잡음제거 알고리즘이 구현된다. 제안된 알고리즘에서 TV 스피커와 다채널 장비간의 전달함수를 추정한다. 그 후, 위너 필터를 동작시키기 위해서 잡음의 전력 스펙트럼이 추정된다. 추가적으로 후처리 과정이 적용되어 잔존 잡음을 제거한다. 실험의 의해서 제안된 알고리즘이 5 dB 입력 SNR에서 88 %의 음성인식률을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-8
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• 2013

본 논문에서는 한국어에서 유아 대상의 음성인식 향상을 위한 새로운 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 특징추출 알고리즘은 세 가지 방법을 통합한 기법이다. 첫째 성도의 길이가 성인에 비해 짧은 유아의 음향적 특징을 보완하기 위한 방법으로 성도정규화 방법을 사용한다. 둘째 성인의 음성과 비교했을 때 높은 스펙트럼 영역에 집중되어 있는 유아의 음향적 특징을 보완하기 위해 균일한 대역폭을 사용하는 방법이다. 마지막으로 실시간 환경에서의 잡음에 강건한 음성인식기 개발을 위해 스무딩 필터를 사용하여 보완하는 방법이다. 세 가지 방법을 통해 제안하는 특징추출 기법은 실험을 통해 유아의 음성인식 성능 향상에 도움을 준다는 것을 확인했다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.63-75
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• 1998

한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제12권3호
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• pp.13-25
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• 1993

본 논문은 음성 다이얼링 시스템을 구현하기 위한 연결어 인식에 관한 연구이다. 적용된 인식 알고리즘은 기준패턴을 생성할 때 DMS 모델을 이용한 One-stage DMS/DP 알고리즘이고, 인식 대상어는 광운대학교 부서명 150 단어이다. 연결어 인식을 실시간으로 처리하기 위한 방법으로써 본 논문에서는 음절과 단어 단위의 DMS 템플리트를 구성하여 실험하였고 이 실험결과로부터 실시간과 인식률을 고려한 최적의 인식은 단어단위 템플리트에서 20 구간의 DMS 템플리트를 구성하여 실험하였고 이 실험결과로부터 실시간과 인식률을 고려한 최적의 인식은 단어단위 템플리트에서 20구간의 DMS 모델을 적용하였을 때 수행되었고, 이때 다중화자종속과 화자독립의 인식률은 각각 97.2%, 86.8%이다. 실험된 결과를 이용하여 음성 다이얼링 모델 시스템을 DSP 전용칩인 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보오드, 486 PC와 DIAL 모뎀을 이용해서 구현하였고, 전체 다이얼링 시간은 약 7~14초가 소요되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.25-27
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• 2006

음성인식 결과는 띄어쓰기 오류가 포함되어 있으며 이는 인식 결과에 대한 이후의 정보처리를 어렵게 하는 요인이 된다. 본 논문은 음성 인식 결과의 띄어쓰기 오류를 수정하기 위하여 품사 정보를 이용한 어절 재결합 기법을 기본 알고리즘으로 사용하고 추가로 음절 바이그램 및 4-gram 정보를 이용하는 띄어쓰기 오류 교정 방법을 제안하였다. 또한, 음성인식기의 출력으로 품사 정보가 부착된 경우와 미부착된 경우에 대한 비교 실험을 하였다. 품사 미부착된 경우에는 사전을 이용하여 품사 정보를 복원하였으며 N-gram 통계 정보를 적용했을 때 기본적인 어절 재결합 알고리즘만을 사용 경우보다 띄어쓰기 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1307-1311
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• 2006

본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제11권6호
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• pp.41-45
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• 1992

음성의 동적인 특성을 이용할 수 있으며, 간단한 알고리즘으로 음성을 인식할 수 있는 NPU 선 형매칭을 이용한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 인식방법은 NPU 라는 뉴럴 예측기를 적용 한 선형매칭 방법을 이용함으로써, 음성의 동적인 특성을 과거 특징벡터 시계열의 상관관계에 의한 예 측이라는 형태로 인식에 이용하였다. 이 인식방법의 유효성을 확인하기 위해 DDD 지역명을 대상으로 실험한 결과, 96.4%의 인식율을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.56-61
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• 2005

본 논문은 연속음성인식을 위한 음성구간과 피치를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 연속음성을 입력받아 프레임 단위로 자/모음을 구분하며, 구분된 유성음에서 피치를 검출하는 방법이다 실제 잡음 환경에서 음성을 입력받아 적당한 문턱치 에너지를 사용함으로써 잡음환경에서 강인한 음성구간 추출이 가능하였고 추출한 음성구간에서 프레임단위로 영교차율과 단구간에너지를 이용한 알고리즘으로 유성음의 피치를 검출함과 동시에 자/모음을 구분하는 개선된 방식이다.