• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.580-582
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• 2004

스펙트럼 차감과정에서 발생하는 잔류 잡음을 제거하는 방법으로 파라메터를 이용하는 적응 스펙트럼 차감법이 있다. 이는 파라메터를 증가시켜 잔류 잡음을 감소시키는 방법이지만 파라메터를 과도하게 증가시킬 경우 음성 왜곡이 발생한다. 따라서, 적절한 파라메터를 추출하기 위하여 SNR이나, 마스킹 효과 등을 이용한 방법들이 제안되었으나 과도한 잡음의 제거로 인한 음성 왜곡 문제와 낮은 SNR에서 부정확한 파라메터의 추출 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문은 기존의 SNR을 이용한 방법에 마스킹 효과를 적용한 수정된 적응 스펙트럼 차감법을 제안한다. 제안된 방법에서는 마스킹 임계치를 이용하여 잡음 추정값을 재 계산 항으로써 SNR을 향상시켰고, 이를 이용하여 파라메터를 추출함으로써 성능을 개선했다 성능평가 결과, 제안한 차감법을 적용한 음성신호를 고립단어 음성인식 시스템에 적용했을 때 기존의 방법 보다 인식률이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.125-128
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• 2008

현대사회에서 건강을 해치는 요인으로 흡연, 당뇨, 비만 및 스트레스 등이 있다. 이와 같은 요인들로 순환기질환의 발병이 증가하고 있으며, 특히 심장 질환 사망률이 점차 증가하고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 심장 질환에 대한 조기 진단을 위한 음성 분석학적 특징 요소를 분석하여 결과값을 추출하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 대전 지역에 거주하고 있는 성인 남성중에서 심장 질환을 앓고 있는 환자들과 심장에 이상이 없는 정상인들로 피실험자 집단을 구성하고 이들의 음성을 수집하여 음성 분석학적 특징 요소들을 추출하고자 한다. 특히 동의보감에서 제시한 심장의 소리를 음성 공학적으로 입증하기 위해 제 5 포먼트와 지터 등의 출력값을 비교, 분석하고자 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.3
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• pp.68-72
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• 1999

The choice of parameters from various lip information and the robustness of extracting lip parameters play important roles in the performance of bimodal speech recognition system. In this paper, lip parameters are extracted by using an automatic extraction algorithm and inner lip parameters effect on the recognition rate more than outer lip parameters. Compared with a manual extraction algorithm, the automatic extraction method is evaluated about its robustness.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.187-190
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• 1995

자연스러운 음성 합성을 위해서는 운율 및 장단음 처리가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성학적 실험과 억양 규칙을 이용하여 한국어 문장으로부터 운율 제어 정보와 모음 길이 정보를 추출한 뒤 음성 합성에 적용함으로써 합성음의 자연성을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 정보는 문장 분석 후 일련의 운율 규칙을 적용하여 반복된 실험을 통해 수치화함으로써 얻을 수 있었다. 실험결과, 운율 및 장단처리를 적용한 본 시스템에서는 자연성이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.7
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• pp.209-214
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• 2013

Improve the recognition performance of speech recognition systems as a method for recognizing human listening skills were incorporated into the system. In noisy environments by separating the speech signal and noise, select the desired speech signal. but In terms of practical performance of speech recognition systems are factors. According to recognized environmental changes due to noise speech detection is not accurate and learning model does not match. In this paper, to improve the speech recognition feature extraction using gamma tone and learning model using acoustic model was proposed. The proposed method the feature extraction using auditory scene analysis for human auditory perception was reflected In the process of learning models for recognition. For performance evaluation in noisy environments, -10dB, -5dB noise in the signal was performed to remove 3.12dB, 2.04dB SNR improvement in performance was confirmed.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2252-2255
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• 2003

인간과 인공생명체(Artificial Life Systems)가 서로 커뮤니케이션을 진행하기 위하여 인공생명체는 자신이 의도한 바를 음성, 표정, 행동 등 다양한 방식을 통하여 표현할 수 있어야 한다. 특히 자신의 좋아함과 싫음 등 자율적인 감정을 표현할 수 있는 것은 인공생명체가 더욱 지능적이고 실제 생명체의 특성을 가지게 되는 중요한 전제조건이기도 하다. 위에서 언급한 인공생명체의 감정표현 특성을 구현하기 위하여 본 논문에서는 음성 속에 감정을 포함시키는 방법을 제안한다. 먼저 인간의 감정표현 음성데이터를 실제로 구축하고 이러한 음성데이터에서 감정을 표현하는데 사용되는 에너지, 지속시간, 피치(pitch) 등 특징을 추출한 후, 일반적인 음성에 위 과정에서 추출한 감정표현 특징을 적용하였으며 부가적인 주파수대역 필터링을 통해 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 혐오, 놀람 등 6가지 감정을 표현할 수 있게 하였다. 감정표현을 위한 음성처리 알고리즘은 현재 음성합성에서 가장 널리 사용되고 있는 TD-PSOLA[1] 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.278-280
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• 2000

인터넷의 중요성이 증가함에 따라, 웹 브라우저에 음성 인터페이스를 추가하는 연구와 개발이 이루어지고 있다. 그러나, 아직까지 기존의 모든 웹 문서가 HTML로 작성되어 있어, 효과적인 음성 인터페이스를 하기에는 많은 어려움이 있으며, 음성이 느린 출력 매체이므로 사용자가 빠르게 인지할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 사용자의 웹 액세스를 높이기 위하여, 웹 브라우저에 연결되는 웹 문서에서, 각각의 객체를 추출한 후, 사용자가 그 객체에 바로 액세스를 하거나 한국어 음성으로 그 정보를 알 수 있는 방법을 사용하여, 음성으로 제어할 수 있는 한국어 음성 웹 브라우저를 설계하고 구현하였다. 음성합성과 인식을 사용하여 브라우저를 제어하기 때문에, 노약자나 어린이 또는 시각장애인들이 쉽게 웹 서핑을 할 수 있도록 도와줄 수 있고, 또한 현재 사용되고 있는 웹 문서에서의 객체추출을 사용하기 때문에 특별히 문서의 변환이 필요 없는 장점이 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.12
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• pp.2291-2297
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• 2017

This paper describe to extract speech measure algorithm for evaluating a speech database, and presents generating method of a speech quality measure using DNN(Deep Neural Network). In our previous study, to produce an effective speech quality measure, we propose a combination of various speech measures which are highly correlated with WER(Word Error Rate). The new combination of various types of speech quality measures in this study is more effective to predict the speech recognition performance compared to each speech measure alone. In this paper, we describe the method of extracting measure using DNN, and we change one of the combined measure from GMM(Gaussican Mixture Model) score used in the previous study to DNN score. The combination with DNN score shows a higher correlation with WER compared to the combination with GMM score.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.4
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• pp.35-41
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• 2001

This paper describes Linear Discriminant Analysis and common vector extraction for speech recognition. Voice signal contains psychological and physiological properties of the speaker as well as dialect differences, acoustical environment effects, and phase differences. For these reasons, the same word spelled out by different speakers can be very different heard. This property of speech signal make it very difficult to extract common properties in the same speech class (word or phoneme). Linear algebra method like BT (Karhunen-Loeve Transformation) is generally used for common properties extraction In the speech signals, but common vector extraction which is suggested by M. Bilginer et at. is used in this paper. The method of M. Bilginer et al. extracts the optimized common vector from the speech signals used for training. And it has 100％ recognition accuracy in the trained data which is used for common vector extraction. In spite of these characteristics, the method has some drawback-we cannot use numbers of speech signal for training and the discriminant information among common vectors is not defined. This paper suggests advanced method which can reduce error rate by maximizing the discriminant information among common vectors. And novel method to normalize the size of common vector also added. The result shows improved performance of algorithm and better recognition accuracy of 2％ than conventional method.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.39-42
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• 2004

본 논문에서는, 잡음음성에 강인한 음성인식을 위한 특징추출 방법을 제시한다. 제시한 방법은 2 단계 잡음제거 과정으로 구성되어 있다. 첫번째 단계는 MMSE-STSA 음성개선기법을 통해 잡음음성신호를 개선시키는 과정이고, 두 번째 단계는, MMSE-STSA 의 개선된 음성에 후처리 가중필터뱅크분석을 통해 잔여잡음의 영향을 감소시키는 과정이다. 제안한 방법의 성능평가를 위해, AURORA2의 잡음음성 DB 중 테스트 집합 A 에 대해 인식실험을 수행하고, 결과를 기존 방법들과 비교, 검토한다.