• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권1E호
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• pp.71-77
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• 1993

패턴매칭 기법에 근거한 음성 인식 시스템은 크게 clustering 과정과 labeling 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 Kohonen의 featrue map 알고리즘과 LVQ2 알고리즘을 각각 clusterer와 labeler로 하는 음소인식 시스템을 구성한다. 구성된 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서 수정된 LVQ2알고리즘(MLVQ2)을 제안한다. MLVQ2는 selective learning, LVQ2, perturbed LVQ2 그리고 기존의 LVQ2의 4단계 학습과정으로 구성된다. 제안된 음소 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 LVQ2와 MLVQ2를 각각 사용하여 6가지의 한국어 음소군에 대한 feature map을 만든다. 음소인식 실험결과, LVQ2와 MLVQ2를 사용하는 경우 각각 60.5%와 65.4%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.579-587
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• 2015

본 연구의 목적은 한국인 학습자들이 어떻게 영어모음을 인지하는지를 알아보고, 언어학습모델(SLM)의 예측처럼 한국어에 없는 새로운 영어모음이 한국어와 비슷한 영어모음보다 습득에 용이한지 살펴보는 것이다. 20명의 한국인 실험참여자들은 6개의 영어모음 /i, ɪ, u, ʊ, ɛ, æ/을 사료로 한 영어-한국어 대응 테스트와 영어 모음 판별 테스트에 참여하였다. 영어-한국어 대응 테스트의 결과 대부분의 학생들이 음향적으로 구분되어있는 영어모음 /i/-/ɪ/, /u/-/ʊ/를 각각 하나의 한국어모음인 /이/와 /우/로 대응하여 인지하는 것을 보여주었다. 또한 영어모음 /ɛ/를 한국어모음 /에/와 /애/로 대응하여 인지하였고, 영어모음 /æ/도 마찬가지로 한국어모음 /에/와 /애/로 혼용하여 대응하는 패턴을 보여줌으로써 한국인 영어학습자들이 영어 모음쌍 /i-ɪ/, /u-ʊ/, /ɛ-æ/을 인지하기 어려울 것으로 예측되었다. 영어모음 판별테스트에서는 새로운 음소로 분류된 영어모음 /ɪ, ʊ, æ/의 판별 정확도(ɪ: 81.3%, ʊ: 62.5%, æ: 60.0%)가 비슷한 음소로 분류된 영어모음 /i, u, ɛ/의 판별 정확도(i: 28,8%, u: 28.8%, ɛ: 32.4%)보다 유의하게 높아서 SLM의 예측대로 새로운 음소가 습득하기 쉽다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 비슷한 음소로 분류된 영어모음들의 판별 정확도가 새로운 음소에서의 판별 정확도보다도 현저히 낮은 수치를 보여준 것을 과일반화로 설명하였는데, L2 학습자가 새로운 모음 범주를 습득하는 과정에서 비슷한 L2 소리를 새로운 L2 소리로 과도하게 대치한 현상이다. 본 연구결과를 바탕으로 교육적인 함의점도 제시되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.270-278
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• 1993

본 논문에서는 고해상 피치검출을 이용해서 정확한 피치를 찾고 각 피치 주기에서의 상관함수와 문턱값을 비교하여 한국어 음성신호를 음소단위로 분리하는 알로리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 특성은 정확하고 고신뢰도를 갖으며, 변이구간이나 무음구간도 구분할 수 있다. 이 알고리듬은 음소단위로 분리하여 코드북을 설계하는 백터양자화와 음성인식 분야에 적용된다. 본 논문에서 제안한 알고리듬은 PC386/DX 상에서 386/MATLAB으로 실행한 결과 피치주기를 정확히 찾고 음소별로 분리가 가능함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.321-330
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• 1991

기존의 데이타베이스에 음성 데이타를 저장하여 음성 데이타 베이스를 구축하고자 할 경우, 음성 데이타의 특성이 가변장(variable length)이며, 튜플(음소 단위)의 길이가 매우 긴 패턴 데이타이므로 기존의 데이타베이스 시스템에서는 지원할 수 없다. 또, 현재의 음성 인식 시스템에서는 패턴 데이타를 순차적인 검색 방법으로 검색하고 있어 빠른 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 음성 데이타를 음소 단위로 인식하기 위해 음소 패턴 데이타를 저장하고, 유사한 특성을 갖는 부류와 음소 길이에 의한 분류를 혼합한 방법을 이용하여 빠른 시간에 검색을 할 수 있게 하기 위한 저장 구조와 검색 알고리즘을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제16권3호
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• pp.64-72
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• 1997

본 논문에서는 한국어 대용량 어휘 인식 시스템에 적합한 인식 단위에 대하여 연구 및 실험하였다. 특히 현재 인식 시스템의 인식 단위로 주로 사용되는 음소와 한국어의 특징을 잘 나타내는 음절을 선택하고, 인식 실험을 통해 음절이 한국어 인식 시스템의 인식 단위로서 적합한가를 음소와 비교하였다. 객관적인 비교 인식 실험 결과를 제시하기 위하여 동일한 남성 화자의 음성 데이터를 수집하고, 수작업 음소 경계 및 레이블링 과정을 거친 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 또한 각 인식 단위에 동일한 HMM 기반의 훈련 및 인식 알고리즘을 적용하기 위해 Entropic사의 HTK (HMM Tool Kit) 2.0을 사용하였다. 각 인식 단위의 훈련을 위해 5상태 3출력, 8상태 6출력 HMM 모델의 연속 HMM (Continuous HMM)을 적용하였고, PBW 3회분, POW 1회분을 훈련에 사용하고 PBW 1회분을 각 인식 단위로서 인식하는 화자 종속 단어 인식 실험을 구성하였다. 실험 결과 8상태 6출력 모델을 사용한 경우 음소 단위는 95.65%, 음절 단위는 94.41%의 인식률을 나타내었다. 한편 인식 속도에서는 음절이 음소보다 약 25% 빠른 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.233-237
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• 1993

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 cluster로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사사에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means 클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해, 먼저, 우리말 음소들을 모음, 파열음, 마찰음, 파찰음, 유음 및 비음, 종성의 6개 음소군으로 분류하고 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 labeler의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식실험 결과 87.2%의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.631-638
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• 2015

최근 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템에 적용하기 위한 새로운 한국어 음소 경계 검출 방안을 제안한다. 먼저 입력 신호는 동일한 크기의 블록들을 구성한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호의 각 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와, 부호가 동일한 인접 샘플들의 집합인, 블록 내의 각 벌크에 대해 계산되는 벌크 지표를 음소 경계 검출의 기반 지표로 사용한다. 두 가지 기반 지표를 결합하여 활용하는 세 개의 전용 인식 알고리즘을 사용하여, 모음, 유성 자음, 그리고 무성 자음을 차례로 인식하여 음소 간 경계를 검출한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 경계 검출 방식에 비해 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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• pp.11-14
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• 1991

음소단위로 구성된 음소군들 각각에 대해 구성된 신경 회로망을 하나로 통합하는 모듈구조로 신경망을 이용하여 일반적인 예약 시스템에서 사용할 수 있는 어휘인 시간명, 월명, 지역명등 총 34 단어에 대한 인식 실험내용을 기술한다. 구문회로망(context net)를 이용하는 경우에 약 91.2%의 인식율을, 단순히 음소단위를 기반으로하여 인식할 경우에 약 72%의 인식율을 얻으므로써, 음소 단위 인식시스템의 경우에 보다 높은 인식율을 얻기 위해서는 상위 level의 처리가 수반되어야 함을 확인할 수 있었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.154-157
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• 2005

본 연구는 한국어를 학습한 경험이 없는 일본인의 한국어 치경폐쇄음 세 음소 범주(/ㄷ/, /ㄸ/, /ㅌ/)에 대한 지각 학습이 양순폐쇄음 세 음소(/ㅂ/. /ㅃ/, /ㅍ/) 지각에 미치는 효과를 검토하였다. 김윤현과 김정오 (2005)는 일본인들이 지각 학습과제에서 한국어 치경폐쇄음 세 범주를 구분할 때 기식성. 긴장성과 같은 변별 자질에 선택주의 하게 됨을 시사하는 결과를 얻었다. 치경음에 대한 지각 학습으로 적절한 단서에 선택주의 하게 되었다면, 같은 지각 차원에 따라 세 범주로 구분되는 양순음의 경우에도 치경폐쇄음 학습 후 음성자극들을 옳게 범주화를 할 것이다. 실험 결과, 치경폐쇄음 자극(/다/, /따/, /타/)만으로 이루어진 동일-상이판단 학습 과제에서 치경폐쇄음 파악의 정확율은 29.1%(표준오차=3.02) 증가하였고, 조음 위치의 변화에 따른 음향적 차이에도 불구하고 양순폐쇄음의 정반응율도 15.8%(표준오차=3.27)의 향상을 보였다. 이 전이효과는 치경음 지각 학습 때문에 일본인들이 폐쇄음의 세 음소 범주를 구분하는 적절한 지각 차원에 선택주의하게 되었음을 시사한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.86-91
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• 1999

본 논문에서는 유성/무성/묵음 분류기와 주파수 스펙트럼 비교를 통하여 음소 경계 검출기를 구현하였다. 음소경계 검출은 음성 인식, 합성 및 분석 둥의 분야에서 매우 중요하다 유성/무성/묵음 분류기를 이용하여 유성음으로 판별되는 구간은 스펙트럼 비교를 통하여 음소 단위로 세분하였고 무성음으로 판별되는 구간은 한국어의 음성 특성을 고려하여 하나의 음소 단위로 간주하였다. 유성음 구간에 대한 스펙트럼 비교는 수정된 Itakura-Saito distance measure 와 Euclidean MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coeffcients) distance measure를 사용하였고 비교 프레임은한 프레임을 건너 윈 경우가 가장 결과가 좋았다. 최종적으로 평균 음소 길이 정보를 이용하여 음소의 경계로 검출된 구간을 더 세분하거나 통합하였다. 유성/무성/묵음 분류기의 경우는 사무실에서 녹음한 고립단어에 대하여 $94.247\%$의 정확도를 보였고 음소 경계 검출의 경우는 $72.8\%$의 정확도를 보였다.