• 제목/요약/키워드: 음성인식 후처리

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연속음성인식 후처리를 위한 음절 복원 rule-based 시스템과 형태소분석기법의 적용 (The syllable recovrey rule-based system and the application of a morphological analysis method for the post-processing of a continuous speech recognition)

  • 박미성;김미진;김계성;최재혁;이상조
    • 전자공학회논문지C
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    • 제36C권3호
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    • pp.47-56
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    • 1999
  • 한국어를 연속적으로 발음할 때 여러 가지 음은변동이 일어난다. 이러한 음운변동은 한국어 연속 음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문에서는 음운변동이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키는 rule-based 시스템을 제안한다. 그리고 복원 결과들은 형태소 분석되어 올바른 문자열만 생성된다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule,끝음절 종성 복원 rule, 한 음절 처리 rule에 의거하여 이루어진다. 규칙 적용 과정 중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제안하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다. 본 시스템은 규칙기반 시스템이므로 대용량의 발음열 사전이나 음소열 사전을 필요로 하지 않고 문서 기반 형태소 분석기를 그대로 이용할 수 있다는 이점이 있다.

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Levelbuilding 알고리즘을 이용한 참조패턴의 자동생성 알고리즘에 관한 연구 (A Study On the Automatic Generation Algorithm of Reference Pattern Using Levelbuilding Algorithm.)

  • 김윤중
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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    • pp.79-82
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    • 1998
  • 본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

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HMM의 교정 학습과 후처리를 이용한 연결 숫자음 인식에 관한 연구 (A Study on the Recognition of the Connected Digits Using CorrectIve Trammg WIth HMM and Post Processing)

  • 우인봉
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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    • pp.161-165
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    • 1994
  • HMM은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, 이 HMM의 학습방법인 maimum like-ihood estimation 은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보와하기 위하여 연결어 인식 알고리즘인 Segmental K-means의 학습과정에 교정 학습법을 도입하여 모델 파라메터 값을 재조정 해 준다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가했다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇가지 규픽을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시스템은 TMS320C30 프로세서 내장한 DSP 보드와 IBM PC 사엥서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성화자 3명을 대상으로 작성하였다. 인식 결과 21종 전화번호 252개 데이터에 대하여 화자 종속으로 92.1% 인식률을 나타내었다.

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룰 엔진 기반의 음성 인식 챗봇 IFTTT 서비스 시스템 (Speech Recognition Chatbot IFTTT Service System based on Rule Engine)

  • 김계영;이현동;조대수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.671-674
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    • 2017
  • 고객 상담 채팅은 비동기 상태에서도 메시지를 보낼 수 있기 때문에 고객이 메시지를 보낸 후 한참 후에 메시지를 읽고 답을 보내는 경우가 많아 하나의 고객 문의를 처리하는데 시간이 많이 소요된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 룰 엔진 기반의 챗봇 IFTTT 서비스 시스템을 제안한다. 이를 통하여 고객 상담 업무를 자동적으로 실시간 처리 할 수 있다.

인공지능을 활용한 지능형 기록관리 방안 (Intelligent Records and Archives Management That Applies Artificial Intelligence)

  • 김인택;안대진;이해영
    • 한국기록관리학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.225-250
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    • 2017
  • 4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되고 있다. 인공지능은 그 기반기술이며 핵심적인 기술이다. 기록관리 분야에서도 해외를 중심으로 효율적인 업무처리를 위해 인공지능이 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저 인공지능의 개념을 제시 한 후, 인공지능이 태동되게 된 배경을 알아보았다, 또 인공지능의 다양한 분야에 대해 알아보고, 획기적인 사례를 중심으로 발전 과정을 살펴보았다. 다양한 영역에서 인공지능의 활용사례를 텍스트 분석, 영상인식 관련, 음성인식 관련하여 살펴보았다. 이 각각의 영역에서 기록정보서비스 측면에서의 적용 사례를 확인해보고, 지능형 기록정보서비스 모듈 구성 및 인터페이스 등 앞으로 기록관리 영역에서 가능한 활용 방안을 알아보고 제시하였다.

한글 토크나이징 라이브러리 모듈 분석 (Analysis of the Korean Tokenizing Library Module)

  • 이재경;서진범;조영복
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.78-80
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    • 2021
  • 현재 자연어 처리(NLP)에 대한 연구는 급속히 발전하고 있다. 자연어 처리는 인간이 일상생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 기술로 음성인식, 맞춤법 검사, 텍스트 분류 등 여러 분야에 사용하고 있다. 현재 가장 많이 사용되는 자연어처리 라이브러리는 영어를 기준으로 한 NLTK로 한글처리에 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글 토크나이징(Tokenizing) 라이브러리인 KonLPy와 Soynlp를 소개 후 형태소 분석 및 처리 기법을 분석하고, KonLPy의 단점을 보완한 Soynlp와의 모듈을 비교·분석하여 향후 의료분야에 적합한 자연어 처리 모델로 활용하고자 한다.

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텔레매틱스 시스템을 위한 반향제거 및 Barge-In 기능을 갖는 음성인터페이스 (Speech Interface with Echo Canceller and Barge- In Functionality for Telematic System)

  • 김준;배건성
    • 한국음향학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.483-490
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    • 2009
  • 본 논문에서는 배경잡음과 반향이 존재하는 차량환경에서 음성인식 성능을 향상시키기 위해 상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리즘을 적용한 음향 반향제거기와 barge-in 기능을 갖는 음성 인터페이스를 구현하였다. 상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리즘은 임계치 설정 및 배경잡음의 영향 등으로 인해 검출 오류가 발생한다. 이를 보완하기 위해 동시통화 검출 조건으로 매 샘플마다 입력신호에서 추정한 배경잡음 및 반향신호의 평균 전력을 이용하여 동시통화 검출 오류를 줄였으며, 시변의 임계치를 적용한 후처리 단을 통해 시변의 잔여 잡음 성분을 제거하였다. 또한 안내음성 중에 음성입력이 가능하도록 barge-in 기능을 적용한 음성 인터페이스 시스템을 구현하였다. 제안한 음성 인터페이스 시스템은 동시통화 검출 오류와 이로 인해 발생되는 문제점을 효율적으로 해결할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.

CHMM을 이용한 전화번호 인식에 관한 연구 (A Study of Telephone Digit Recognition Using CHMM)

  • 이성권
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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    • pp.31-34
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    • 1998
  • 본 연구는 음소 단위의 CHMM을 이용한 연속어 숫자음 인식에 관한 내용이다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 또한 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고 음절 다누이로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 적응화 학습에 있어서 숫자음의 앞 뒤 모든 경우를 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 전화번호 숫자음 DB로 사용하였고 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다. 그 결과 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 또한 후처리를 두어 연음 현상으로 인한 오인식의 경우에 대해서도 약 2%의 인식률의 증가를 보여주었다.

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청각보철을 위한 PLP방식의 음성신호처리에 관한 연구 (A Study on the Speech Signal Processing for Cochlear Implant using the PLP Analysis)

  • 김영선;최두일;박상희;백승화
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1992년도 춘계학술대회
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    • pp.167-170
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    • 1992
  • 본 논문에서는 감각성 난청자들이 정상인들과 유사한 음성 인식을 하도록 청각 보철 기기를 구성하였다. 음성의 포먼트를 추출하기 위해서는 PLP(Perceptual Linear Prediction) 방식을 이용하였으며, pitch 추출을 위해서는 3 단계 클리핑 함수를 이용한 자기 상관법을 이용하였다. 또한 다중 채널 - 다중 전극 방식을 이용하여 내이의 헤어셀에 17 개의 전극을 삽입하여 신호를 가하는 시뮬레이션을 하였다. 실험에 사용한 데이타는 모음 /a/, /e/, /i/, /o/, /u/로 전모음과 후모음의 차이를 구별하였으며 두번째 포먼트의 변화와 포먼트 통합 이론에 대한 검증을 하였다.

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웨이블렛 필터뱅크에 기반을 둔 강인한 화자식별 기법 (A Robust Speaker Identification Method Based on the Wavelet Filter Banks)

  • 이대종;곽근창;유정웅;전명근
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제9C권4호
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    • pp.459-466
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    • 2002
  • 본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다.