• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.616-618
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• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.686-687
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• 2017

본 논문에서는 잡음에 강인하고 음성인식 성능이 효과적인 멜 주파수 켑스트럼 계수의 파라미터의 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 배경잡음이 혼합된 깨끗한 연속음성 중에서 위너필터를 이용하여 음성에 포함된 배경잡음을 감소시키며, 이후에 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징추출 방법을 사용하여 음성의 특징 파라미터를 추출한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.453-458
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• 2013

HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.286-292
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• 2003

음성 구간 추출이란 입력된 음성신호를 음성 구간과 묵음, 또는 잡음구간으로 구분하는 과정이다. 잡음이 섞여있는 음성신호의 무성자음 신호는 잡음신호와 매우 유사하다. 따라서 음성 구간을 추출하거나 잡음을 제거 또는 감소시킬 때 무성자음에 특별히 주의하지 않으면 무성자음을 손상시키거나 잘못된 잡음 추정으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 연속음성신호의 음성 구간을 정확하게 추출하기 위해 잡음과 무성자음사이의 경계를 명시적으로 검출함으로써 무성자음의 구간을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 추출방법은 Hirsch가 잡음 추정을 위해 사용한 히스토그램 방법과 연속된 프레임 사이의 주파수 성분의 유사성을 나타내는 파라미터들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성신호에 SNR이 각각 10㏈와 15㏈인 7가지의 잡음을 첨가하여 무성자음신호의 추출 실험을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.598-603
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• 2003

본 논문에서는 주파수 부대역마다 최적의 특징추출을 위해서, 음성인식률을 기준으로 최적의 방법을 선택한다. 다중대역 음성인식 접근을 사용하여 각기 다른 주파수 영역에서 특징벡터를 독립적으로 추출함으로써 부대역별로 다른 특징추출 방법을 적용할 수 있었다. 저주파 대역의 음성은 비교적 스펙트럼의 구조가 명확하므로 전극모델을 사용하는 것이 효과적이었고, 고주파 대역에서는 비모수적인 변환방법인 이산 코사인 변환을 사용한 켑스트럼이 효과적이었다. 부대역별로 효과적인 특징추출 방법을 사용함으로써, 각 주파수 부대역에 포함된 음성인식을 위한 언어정보를 보다 효과적으로 추출할 수 있었다. 음성인식 실험결과, 제안한 방법은 전대역 특징추출보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.20-24
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• 2004

본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. 정보 추출의 목적은 미리 정의된 slot에 적절한 값을 찾는 것이다. 음성 언어 이해를 위한 정보 추출은 필수적인 요소만을 추출하는 것을 목적으로 하는 개념 집어내기(concept spotting) 접근 방식을 사용한다. 이러한 방식은 미리 정의된 개념 구조 slot에만 관심을 가지기 때문에. 음성 언어 이해에서 사용되는 정보 추출은 언어를 완전히 이해한다기보다는 부분적으로 이해하는 방식을 취하고 있다. 음성 입력 언어는 주로 열등한 인식 환경에서 이루어지기 때문에 많은 인식 오류를 가지고 이로 인해 텍스트 입력에 비해 이해하기 어렵다. 이러한 점을 고려하여, 특정 정보에 집중함으로써 음성 언어를 이해하고자 시도하였다. 도로 정보 안내 영역을 대상으로 한 실험에서 텍스트 입력(WER 0%)과 음성 입력(WER 39.0%)이 주어졌을 때, 개념 집어내기 방식의 F-measure 값은 각각 0.945, 0.823을 나타내었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.7-11
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• 2016

일반적인 어휘 인식 시스템은 백색 잡음과 음성을 인식하는 환경에서 여러 음성의 혼재되어 정확한 음성을 인식하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 음성 인식을 위해 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택적으로 추출하기 위한 방법과 베이시안 기법을 융합 방법을 제안한다. 음성의 선택적 추출을 위해 필터 뱅크 주파수 응답 계수를 사용한다. 하며, 이를 위해 모든 가능한 두 관측치의 조합에 대해 변수 관측치를 사용하며, 음성 신호 정보를 가지고 선택적 음성 특징 추출을 위해 잡음은 출력에 대한 에너지 비율을 구한다. 이것은 음성 특징을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 베이시안 기법의 어휘 인식을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 기존의 HMM과 CHMM 방법과 비교한 결과 잡음 환경에서의 인식률이 2.3% 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.235-237
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• 2003

본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.111-114
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• 1998

음성을 인식하기 위해서는 주어진 음성을 미리 정한 기준 음성과 비교하여 가장 유사한 것을 갖는 과정을 거치게 된다. 같은 단어라도 화자에 따라서 발음 속도, 음의 강약이 틀리므로 화자 독립 음성 인식을 위해서는 여러 화자가 발음한 음성을 기준 음성으로 사용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 화자 수를 증가시켜도 인식 성능의 향상에는 한계를 보이고 있다. 이러한 문제점은 현재 음성에서 추출되는 피춰가 인식에 필요한 정보를 충분히 포함하지 않는 것과 인식 알고리즘의 효율성 등에서 원인을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 남자 10명과 여자 10명이 발음한 한국어 숫자음을 인식 대상으로 하여 멜켑스트럼을 추출하고 DTW에 의해 인식을 수행하여 피춰 추출의 관점에서 화자 수 증가에 따른 인식률의 변화와 그 한계에 대해서 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.85-92
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• 2005

본 연구에서는 연속음성에서 개별 피치펄스와 TSIUVC를 추출하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. TSIUVC 탐색과 추출은 FIR-STREAK 필터를 사용한 개별 피치펄스와 영교차율을 사용한다. 실험결과, 개별 피치펄스의 추출률은 남자음성에서 $96{\%}$, 여자음성에서 $85{\%}$를 얻을 수 있었다. 아울러, TSIUVC 추출률은 남자 음성의 경우 $88{\%}$에서 $94.9{\%}$, 여자 음성의 경우는 $84.8{\%}$에서 $94.9{\%}$의 결과를 얻었다. 제안한 방법은 음성분석, 음성합성, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.