• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.219-224
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• 2012

통신 모바일 단말기에서 어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘로부터 음소 특징을 추출하기 때문에 음소를 인식하지 못하거나 유사한 음소 오인식 오류로 인한 낮은 인식률의 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 입력 음소는 음소 유사율 처리를 통해 음소 사이의 거리를 측정하여 수치로 나타내고, 신뢰도 측정을 통하여 인식되어진 결과를 확인하는 시스템을 제안하였다. 이로 인해 부정확한 어휘 제공으로 인한 오인식 오류를 최소화하였으며 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였다. 기존 방법인 에러 패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템의 성능 평가 결과 2.7%의 인식 향상율을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.137-142
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• 2013

음성 인식 시스템은 부정확한 음성 신호의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율과 신뢰도 측정을 이용한 음성 인식 오류 보정 방법을 제안하였다. 음소 유사율은 학습 모델의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였으며 신뢰도로 측정하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 측정하여 오인식되는 오류를 최소화하였으며 음성 인식 과정에서 오류로 판명된 음성에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 98.3%의 인식률과 95.5%의 오류 보정율을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.85-93
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• 2011

기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.194-201
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• 2003

음성인식에서 신뢰도 측정이란 인식된 결과에 대한 신뢰 여부를 결정하는 것이다. 신뢰도는 프레임을 음소 및 단어 수준으로 통합하여 측정된다. 단어 인식의 경우, 신뢰도를 이용하여 인식 결과와 미등록 어휘를 검증한다. 따라서 이러한 후처리를 통해 이를 인식 결과로 승인하지 않음으로써 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도 측정 방법인 로그 유사도 비를 수정하여 신뢰도를 측정하였다. 제안된 방법은 프레임 수준에서 음소 수준으로 신뢰도를 통합할 때 로그 유사도 비가 음수인 것만을 누적하는 것이다. 단어 인식기의 인식 결과에 대한 검증 성능을 기존의 방법과 비교한 결과, CAR (Correct Acceptance Ratio)이 90%인 지점에서 FAR (False Acceptance Ratio)을 미등록 어휘에 대해서는 약 3.49%, 오인식에 대해서는 15.25% 감소시킬 수 있었다

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.77-86
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• 2007

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.

• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.96-100
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• 2006

고립단어 인식기의 오 인식 단어를 거절하기 위한 방법으로 정규화 신뢰도가 제안되어 논문 [1-2]에서 성공적으로 적용된 바 있다. 그러나 정규화 신뢰도의 성능 측정을 위해 고정된 단어 셌을 대상으로 실험을 하였다. 본 논문에서는 정규화 신뢰도를 가변어휘 음성인식 영역에 적용하여 신뢰도의 거절성능을 밝히고 특히, 벡터양자화기를 이용하여 미 출현 트라이 폰의 문제를 극복하는 방법을 제안한다. 이때 정규화 신뢰도는 트라이 폰 신뢰도들의 통계적 특징(평균과 표준편차)을 사용한다. 가변어휘 인식실험 결과음소 단위의 정규화방법이 트라이 폰 기반 정규화방법에 비하여 우수한 성능을 보였으며 이러한 결과는 논문 [1-2]의 결과와는 상이한 것으로 트라이 폰 기반 정규화 방법이 미 출현 트라이 폰에 대하여 강인하지 못하다는 점을 시사하고 있다. 따라서 정규화 신뢰도가 음소 또는 트라이 폰에 상관없이 기준 신뢰도인 RLTC 신뢰도 [3]에 비하여 우수한 성능을 보였으며 가변어휘 인식에서도 동작함을 확인 할 수 있었다.