• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.51-54
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• 1998

본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.13-16
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• 1993

본 연구에서는 공동주택의 바닥충격음 차음성능 향상을 위한 설계자료의 제시를 위해 천장구조가 서로 다른 공동주택을 대상으로 경량 및 중량 바닥충격음의 현장측정을 통하여 공동주택의 천장구조에 의한 바닥충격음 변화특성을 분석하고 차음성능을 평가하였다. 측정대상 건물에서 천장을 설치한 경우가 비교적 높은 충격음 차음성능 분포를 보이는 것으로 나타났으며, 바닥슬래브 하부 천장에 공기층과 완충재를 함께 설치하는 것은 기존 공동주택 등에서 경량 및 중량 바닥충격음 차음성능을 향상시키기 위한 효과적인 방안임을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.128-131
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• 1993

정적지도 화자적응기법에서 스펙트럼 거리에 의존하는 비선형적인 스펙트럼사상법을 이용하여 잡음환경에서의 음성인식방법에 관하여 연구한 결과, Top2에서 인식율의 향상을 얻어 그 유효성을 확인하였다. 본 연구에서는 스펙트럼 거리에 의존하지 않는 선형 스펙트럼 사상법을 제시하고 그에 의한 잡음환경의 음성인식결과를 비선형적인 스펙트럼 사상법에 의한 결과와 비교하였다. 그 결과, 인식율이 개선되었을 뿐만 아니라, Top1에서도 인식율이 향상되어 선형 스펙트럼사상법이 잡음환경음성인식방법으로 효과적인 방법임을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.403-406
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• 1994

음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.193-196
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• 2000

본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 미세탐색을 이용하여 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 미세탐색을 이용함으로써 계수 최소 방법의 성능이 주빔 부근의 측면롭에 관련하여 향상되는 것이 판명되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.343-346
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• 1998

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위하여 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 이후에 남아 있는 잔여 잡음으로 인한 mismatch를 극복하는 수단으로 기존의 스펙트럼 차감법에서의 flooring factor를 사용하는 대신에 target 잡음레벨을 이용하여 잡음 마스킹을 적용하는 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식을 사용한다. 이 방법은 낮은 SNR에서 개선되지 않는 기존의 잡음 마스킹이 가지는 약점을 극복하고 동시에 스펙트럼 차감버에서의 잔여 잡음 문제를 완화시킬 수 있었다. 특히 시간/주파수 영역 smoothing을 적용함으로써 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식의 적용 이후에도 여전히 남아 있는 일부 잡음을 추가적으로 감소시켰으며, 더욱 향상된 인식성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.31-34
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• 1998

배경 잡음에 의해 저하된 음성을 복원하는 기술은 이미 오래 전부터 여러 가지 기법들이 연구되어왔다. 이들 기법 중, Spectral Subtraction 기법은 단일 채널에 의한 Speech Enhancement의 대표적인 방법이다. 그러나, 기존의 단일 채널 Speech Enhancement 기법의 중요한 단점은 Musical Noise라 불리는 잔존 Noise의 발생 및 목적신호가 왜곡된다는 것이다. 이 잔존 Noise에 의해 지금까지 연구 보고된 단일 채널 Speech Enhancement기법들은 거의 대부분 SNR은 향상되었지만 명료도의 향상이 곤란하였다고 보고되어왔다. 그러므로, 본 연구에서는 인간의 청각기구의 지각과정을 충실히 모방한 ROEX(Rounded Exponential) 청각 Filter를 이용하여 잔존 Noise인 Musical Noise를 억제시키는 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.315-318
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• 1998

본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.6
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• pp.46-52
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• 1992

본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.392-395
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• 1998

기존의 DP 알고리즘을 이용하여 화자를 인식할 경우 시스템에 등록되어 있는 화자의 수가 증가할수록 처리해야할 데이터의 양이 많아진다. 그러므로 인식률이 저하되고 처리시간이 증가한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 화자가 발성한 음성신호에서 안정구간내의 일정 파형을 삭제한 후 전이구간을 위주로 DP 알고리즘을 적용하여 화자를 인식한다. 제안한 방법으로 시험한 결과 시스템의 전체 인식률은 기존의 DP 알고리즘을 이용한 결과에 비해 1%의 향상을 보였고 처리시간은 21.6% 감소함을 볼 수 있다.