한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.375-379
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1998
음성 언어 자료의 확보 및 활용을 위해서는 다양한 소프트웨어의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 본 연구실에서 설계 및 개발한 PC용 Workbench에 대하여 기술한다. Workbench는 음성 언어 자료의 확보를 위한 텍스트 처리 모듈들과 음성 데이터의 처리를 위한 신호처리 모듈들로 구성되어 있다. Workbench에 포함된 모듈로는 텍스트를 자동 읽기 변환하는 철자 음운 변환기, 발성 목록 선정 모듈, 끝점 검출기를 이용한 음성 데이터 편집 모듈, 끝점 검출기를 이용한 음성 데이터 편집 모듈, 다단계 레이블링 시스템, 텍스트에서 원하는 음운 환경을 포함하고 있는 문자열을 다양한 조건으로 검색할 수 있는 음운 환경 검색기를 포함하고 있다.
본 논문에서는 차세대 유무선 광대역 통합망에서 실시간 멀티미디어의 응용 계층 품질을 평가하기 위한 실시간 음성 전송 플랫폼 라이브러리를 개발하였다. 개발된 라이브러리는 실시간 음성 통신시 사용자가 요구할 수 있는 다양한 품질을 제공하기 위해 전송률과 압축 방식에 따른 음성 코덱들을 포함하고 있다. 본 라이브러리는 다양한 환경에도 동일 입출력, 다중스레드, 인터넷 통신 등이 가능한 PWLIB를 기반으로 한다. 음성 데이터는 RTP/UDP/IP를 이용하여 패킷화되고 RTCP를 이용하여 전송 품질이 모니터링된다. 개발된 음성 통신 라이브러리를 이용하여 간단한 음성 통신 시스템을 구현하였으며, 음성 코덱별로 네트워크 상에서 송수신 테스트를 진행하였다. 본 라이브러리는 비디오 코덱 및 시그널링 및 네트웍 자원 예약 프로토콜과 결합되어 멀티미디어 통신 단말 개발에 사용 될 수 있다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.277-280
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2001
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.
화자인식 기술은 주어진 임의의 두 발화로부터 발화자의 일치 여부를 판단하여 등록된 화자의 목록으로부터 임의로 입력된 발화의 발화자를 식별하는 기술이다. 그러나, 배경잡음이나 반향이 존재하는 경우에는 음성신호가 왜곡되어 화자인식 성능이 저하될 수 있기 때문에 별도의 음성신호 전처리 알고리즘을 함께 사용할 수 있다. 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서 다수의 마이크로폰을 통해 수집한 음성신호에 대해 화자인식을 수행하는 방법으로써 parametric multi-channel Wiener filter (PMWF)를 이용한 화자일치 점수 앙상블 기법을 제안한다. 입력신호의 신호대잡음비를 기준으로 점수 결합 시 사용되는 결합계수를 정하고, Wiener filter 로 잡음을 제거하여 얻은 점수와 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머를 통해 잡음을 제거하여 얻은 정수를 가중결합하는 방식으로 동일오류율을 측정한 결과, 각 전처리 알고리즘을 독립적으로 사용하여 점수를 계산한 경우보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
이동통신은 그 방식이 아날로그든 디지틀이든 같은 기능의 음성신호를 송신하고 수신하는 것이다. 아나로그형은 크게 RF 수신부, RF 송신부, 신호처리부 제어부 그리고 전원부로 나누어 진다. 통화시 송,수신이 동시에 이루어지므로 송신신호와 수신신호가 서로 간섭하지 않도록 정교환 신호 여과기가 필요하다. Philips사의 경우 몇개의 칩으로 RF/IF 변환, 아나로그 신호처리 그리고 신호제어를 할 수 있도록 설계하였고 몇몇 선두회사들은 하나의 아나로그 처리기로 baseband 아나로그 신호를 처리 할 수 있도록 설계하였다. RF 부분은 아직 별도의 PCB에 제작되는데 이유는 IF 부분의 송.수신부가 공간을 많이 차지하며, RF 부분에는 가격을 내리기 위해 개별 소자들이 많이 쓰이기 때문이다.
핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.
일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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