화자독립 음성인식기에서 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화시켜 인식 성능을 개선하는 화자 정규화에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 본 연구에서는 벡터양자화기를 이용하여 화자 검증이 가능하다는 사실에 착안하여 벡터 양자화기를 이용한 비교적 간단한 선형 워핑 화자정규화방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 정규화에 이용될 최적의 코드북을 생성한 다음, 이 코드 북을 이용하여 화자의 선형 워핑계수를 추출하고 추출된 워핑계수는 멜 켑스트럼 추출시에 사용되는 멜스케일 필터뱅크를 워핑하기 위해 이용된다. 본고에서 제안한 워핑계수 추출 및 적용 방법의 성능을 확인하기 위해 이산 HMM을 이용한 13가지의 단음절 한글 숫자음 인식기를 이용하여 인식실험을 수행하였으며, 실험 결과 약 29%의 오인식률 감소를 보여 제안하는 화자 정규화방법이 다른 라인서치 워핑계수추출 방법보다 간단한 동시에 효용가치가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 구개열 환자의 장애 발음과 정상인의 발음을 자동으로 구분하여 판별하는데 사용될 수 있는 특징 추출 방법들의 성능을 분석하는 실험에 대하여 소개한다. 이 연구는 발성 장애인의 복지 향상을 추구하며 수행하고 있는 장애 음성 자동 인식 및 복원 소프트웨어 시스템 개발의 기초과정이다. 실험에 사용된 음성 데이터는 정상인의 발음, 구개열 환자의 발음, 그리고 모의 환자의 발음의 세 그룹으로부터 수집된 한국어 단음절로서 14개의 기본 자음과 5개의 복합 자음, 7개 모음이다. 발음의 특징 추출은 LPCC, MFCC, PLP의 세 가지 방법으로 각각 수행하였고, GMM 음향 모델로 인식 훈련을 한 후, 수집된 단음절 데이터를 대상으로 하여 인식 실험을 실시하였다. 실험 결과, 정상인과 구개열 환자의 장애 발음을 구별하기 위하여 특징을 추출함에 있어서 MFCC 방법이 전반적으로 가장 우수하였다. 본 연구의 결과는 구개열 환자의 부정확한 발음을 자동으로 인식하고 복원하는 연구와 구개열 장애 발음의 정도를 측정할 수 있는 도구에 대한 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
님추출물과 고삼추출물은 식물추출물 유기농업자재로 우리나라에 등록되어 친환경농산물 재배에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 님추출물 2종과 고삼추출물 2종에 대한 안전성을 확인하고자 Chinese hamster lung cells을 이용한 in vitro 소핵시험(vitMN)을 통해 유전독성을 평가하였다. 시험은 cytochalasin B 적용군과 비적용군으로 구분하여 시험하였으며, 양성대조물질로 mitomycin C와 colchicine을 사용하였다. 시험 결과, 님추출물 시료 2종과 고삼추출물 시료 2종은 처리 농도에 따라 소핵발생 비율이 증가하였으나 모든 시료 처리군에서 전체 발생률이 2.2% 미만으로, 음성대조군 대비 2배 미만의 소핵이 관찰되었다. 따라서 님추출물 및 고삼추출물 시료는 본 시험의 vitMN 결과 최종적으로 음성으로 확인되었다. 또한 본 연구와 동일한 시료를 이용한 선행연구에서 복귀돌연변이 시험에서 음성을 보인 결과를 근거로 battery system에 의거해 종합적으로 평가하였을 때 님추출물과 고삼추출물 시료는 유전독성을 일으키지 않는 것으로 최종 판정하였다.
본 연구에서는 음성인식을 위한 웹페이지 변환 웹서비스와 음성을 녹음하고 전송하는 음성라이브러리를 구현하였다. 구현된 시스템은 웹서비스 소비자와 웹서비스 제공자들로 구성되어 있다. 웹서비스 소비자는 음성을 녹음하고 웹서비스를 호출하여 음성인식을 요청한 후 결과를 사용자에게 반환하는 기능을 한다. 웹서비스 소비자는 음성라이브러리(speech-Library)와 웹서비스와 통신하는 프록시라이브러리를 포함한다. 음성라이브러리는 사용자가 녹음한 음성에서 음성데이터만 추출하는 전처리 과정과 사용자의 음성과 매핑되는 링크를 검색하는 기능을 수행한다. 프록시라이브러리의 기능은 두개의 웹서비스를 호출하고 반환되는 결과 값을 수신 받는다. 웹서비스 제공자는 파싱 웹서비스와 음성인식 웹서비스로 구성되어있다. 파싱 웹서비스는 일반 웹페이지를 ActiveX 컨트롤을 삽입하여 음성인식이 가능한 웹페이지로 재구성한다. 음성인식 웹서비스는 기존의 연구에서 구현된 시스템을 사용하였다. 실험 결과, 일반 웹페이지를 재구성하고 링크 테이블을 생성한 것을 확인할 수 있었다. 또 한 사용자의 음성과 매핑되는 URL을 검색하는 것도 확인하였다. 또한 음성인식 웹서비스의 결과에 매핑되는 URL를 검색하여 사용자에게 웹페이지를 반환하는 것도 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 음성 신호의 부호화 이력을 검출하는 방법을 제안한다. 음성 신호를 디지털 방식으로 전송 또는 저장할 때 데이터양을 줄이기 위해 부호화한다. 따라서 음성 신호 파형이 주어질 때, 해당 신호가 원본인지 부호화된 신호인지 판단하고, 만일 부호화 되었다면 부호화 횟수를 검출하는 부호화 이력 검출 과정이 필요하다. 본 논문에서는 12.2kbps 비트율의 AMR 부호화기에 대하여 원본, 단일 부호화, 이중 부호화 여부를 판단하는 부호화 이력 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 음성 신호에서 음성 고유의 특성 벡터를 추출하고, 해당 특성 벡터를 심층 신경망으로 모델링 하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 특성 벡터가 일반적인 스펙트로그램으로부터 추출한 특성 벡터보다 우수한 부호화 이력 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 논문에서는 음질을 개선하기 위해 V/S/TSIUVC 스위칭, 개별피치 펄스와 TSIUVC 근사합성 방법을 사용한 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식을 제시한다. TSIUVC는 영교차율과 개별피치 펄스에 의하여 추출되며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 91%와 95.2%를 얻었다. 여기에서 중요한 사실은 양질의 TSIUVC 합성 파형을 얻기 위해서는 0.547kHz 이하와 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여야 한다. V/UV를 이용한 MPC와 V/S/TSIUVC를 이용한 FBD-MPC의 비교평가를 하였다. 실험결과, FBD-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 상당히 개선되었음을 알 수 있었다.
최근 텔레매틱스 단말기 등과 같이 음성인식을 인터페이스로 하는 음성기반 검색시스템들이 많이 개발되고 있다. 그러나 음성인식에는 여전히 많은 오류가 존재하며, 이에 오류보정에 대한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국어의 음소가 갖는 특징을 기반으로 음성인식 후처리에서의 오류보정을 제안하였다. 이를 위해 한국어 음소의 특징을 고려한 음소 유사율을 사용하였다. 음소 유사율은 훈련데이터를 모노폰으로 훈련시켜 한국어 음소 각각에 대하여 MFCC와 LPC 특징추출방법을 사용하여 특징추출을 수행하고, 바타차랴 거리 측정법을 사용하여 각 음소 사이의 유사율을 구하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류보정률을 구하였으며, 이를 사용하여 음성인식 과정에서 오류로 판명된 어절에 대하여 오류보정을 수행하고, 음절 복원과 형태소 분석을 재수행하는 과정을 거쳤다. 실험 결과 MFCC와 LPC 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.
본 논문에서는 입력된 음성의 음소단위로 추출된 에너지 파라미터를 이용하여 에너지를 라벨링(energy labeling)하고 라벨링된 값에 따라 입력 음성을 그룹화하였다. 그리고 동적패턴정합 수행 시 입력된 실험음성에서 검출된 에너지의 크기에 따라 선택된 라벨의 그룹 내에서 DTW를 수행시켜 처리시간을 단축시켜 저가형 프로세서에서도 고속으로 동작할 수 있게 하고자 하였다. 본 논문의 음성 라벨링 단계는 음성의 구간 검출 및 에너지 파라미터의 추출 단계에서 정확한 파라미터의 검출을 전제로 하기 때문에 이를 보완하기 위해 피치의 주기에 따른 가변윈도우를 사용하였다. 피치주기를 먼저 구하고 그 주기에 200 프레임에서 300프레임 사이에서 윈도우의 크기를 결정함으로써 윈도우의 영향이 제거된 에너지를 구하는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 약 $25\%$ 정도의 연산량을 감소시켰다.
음성인식은 HCI(Human Computer Interface)분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야로 음성을 이용하여 디지털 디바이스를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으며 마우스는 GUI 컴퓨터 환경에서 가장 널리 사용하는 장치로서 높은 보급률을 자랑하는 컴퓨터 주변기기 중의 하나이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 실시간 모음 음성 인식을 이용한 마우스 제어 방법에 관하여 제안한다. 구현 방법은 스마트폰에서 실시간으로 일정크기의 음성 신호를 입력 받아 핵심 음성 신호를 추출하고 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 특징을 추출하여 학습되어 있는 코드 북을 이용하여 양자화를 진행하고 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 해당 모음 단어를 인식한다. 그리고 각 모음에 해당하는 마우스 명령어로 변환하여 화면상의 가상의 마우스를 제어한다. 최종적으로, 우리는 구현된 스마트폰의 앱을 가지고 데스크톱 PC의 화면상에서 다양한 마우스의 동작을 보여준다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서 모음과 무성자음이 있는 프레임에서 음질저하 현상이 나타난다. 본 논문에서는 음질을 개선하기 위해 V/S/TSIUVC 스위칭과 TSIUVC 근사합성 방법을 사용한 새로운 멀티펄스 음성부호화 방식을 제시한다. TSIUVC는 영교차율과 개별피치 펄스에 의하여 추출되며, TSIUVC의 추출율은 여자와 남자음성에서 각각 91%와 96.2%를 얻었다. 여기에서 중요한 사실은 양질의 TSIUVC 합성 파형을 얻기 위해서는 0.547kHz 이하와 2.813kHz 이상의 주파수 정보를 사용하여야 한다. V/UV를 이용한 MPC와 V/S/TSIUVC를 이용한 FBD-MPC의 비교평가를 하였다. 실험결과, FBD-MPC의 음질이 MPC의 음질에 비하여 상당히 개선되었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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