• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-60
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• 2023

기존의 음성인식은 청장년 층에 초점이 맞추어져 있었으나, 최근 고령화가 가속되면서 노인 음성에 대한 연구 필요성이 증대되고 있다. 그러나 노인 음성 데이터셋은 청장년 음성 데이터셋에 비해서는 아직까지 충분히 확보되지 못하고 있다. 본 연구에서는 부족한 노인 음성 데이터셋 확보에 기여하고자 희소한 노인 데이터셋을 증강할 수 있는 방법론에 대해 연구하였다. 이를 위해 노인 음성 특징(feature)을 분석하였으며, '주파수'와 '발화 속도' 특징을 일반 성인 음성에 합성하여 데이터를 증강하였다. 이후 Whisper small 모델을 파인 튜닝한 뒤 노인 음성에 대한 CER(Character Error Rate)를 구하였고, 기존 노인 데이터셋에 증강한 데이터셋을 함께 사용하는 것이 가장 효과적임을 밝혀내었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.63-71
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• 2020

음성 인식은 딥러닝 및 머신러닝 분야에서 활발히 상용화 되고 있는 분야 중 하나이다. 그러나, 현재 개발되고 있는 음성 인식 시스템은 대부분 성인 남녀를 대상으로 인식이 잘 되는 실정이다. 이것은 음성 인식 모델이 대부분 성인 남녀 음성 데이터베이스를 학습하여 구축된 모델이기 때문이다. 따라서, 노인, 어린이 및 사투리를 갖는 화자의 음성을 인식하는데 문제를 일으키는 경향이 있다. 노인과 어린이의 음성을 잘 인식하기 위해서는 빅데이터를 구축하는 방법과 성인 대상 음성 인식 엔진을 노인 및 어린이 데이터로 적응하는 방법 등이 있을 수 있지만, 본 논문에서는 음향적 데이터 증강에 기반한 재귀적 인코더와 언어적 예측이 가능한 transformer 디코더로 구성된 새로운 end-to-end 모델을 제안한다. 제한된 데이터셋으로 구성된 한국어 노인 및 어린이 음성 인식을 통해 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.39-43
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• 2023

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.33-48
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• 2023

본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.26-35
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• 2015

모바일 혁명 빅데이터와 사물인터넷 시대에 접어들면서 인간의 음성과 말로 다양한 장치와 서비스를 제어하고 이용하는 것은 당연시되고 있다. 음성대화처리 기술은 인간 중심의 자유로운 발화를 인식하고 이해 및 처리하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 본고에서는 현재 음성대화처리 기술 국내외 기술 및 산업 동향과 지식재산권 동향을 살펴보고, 인간 중심의 자유발화형 음성대화처리 기술 개념과 발전방향에 대해 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.229-233
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• 2007

VoIP(Voice over Internet Protocol)란 음성 데이터를 IP 데이터그램 방식으로 기존 인터넷망을 통해 전달해 주는 기술을 말한다. 기존 인터넷망을 이용하여 음성 데이터를 전달해 줌으로써 기존의 음성 전화 서비스에서 사용되던 회선비용을 크게 절감할 수 있다는 점은 VoIP의 장점 중 하나이다. 그런데 VoIP를 기존의 인터넷망에 그대로 적용하기에는 VoIP에서 사용되는 프로토콜의 특성으로 인해 어려움이 따르게 된다. 즉, 기존의 인터넷망에서 사용되고 있는 방화벽과 NAT(Network Address Translator)장비는 보안을 위해서는 필수적인 요소들 이지만, VoIP의 통신 입장에서는 음성 데이터의 원활한 통신을 방해하는 요소로 작용을 하게 된다. 이러한 문제는 VoIP 통신에 사용되는 시그널링 프로토콜인 H.323과 SIP 프로토콜의 연결 설정과 데이터 전송에 사용되는 동작 방식이 방화벽과 NAT장비의 기능에 충돌하는 점 때문에 발생하게 된다. 따라서 기존의 인터넷망을 그대로 사용하면서 VoIP의 통신이 원활하게 이루어지도록 하기 위해서는 이러한 문제의 해결이 반드시 이루어져야 한다. 본 논문에서는 기존에 Firewall/NAT Traversal 문제 해결을 위해 연구되던 기법들에 대해 살펴보고, 새로운 구조를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.178-185
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• 2021

Sequence to sequence(S2S) 기반 음성인식 후처리기를 훈련하기 위한 학습 데이터 구축을 위해 (음성인식 결과(speech recognition sentence), 전사자(phonetic transcriptor)가 수정한 문장(Human post edit sentence))의 병렬 말뭉치가 필요하며 이를 위해 많은 노동력(human-labor)이 소요된다. BackTranScription (BTS)이란 기존 S2S기반 음성인식 후처리기의 한계점을 완화하기 위해 제안된 데이터 구축 방법론이며 Text-To-Speech(TTS)와 Speech-To-Text(STT) 기술을 결합하여 pseudo 병렬 말뭉치를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축 할 수 있다. 본 논문은 BTS를 바탕으로 제주어 도메인에 특화된 음성인식 후처리기의 성능을 향상시키기 위하여 모델 수정(model modification)을 통해 성능을 향상시키는 모델 중심 접근(model-centric) 방법론과 모델 수정 없이 데이터의 양과 질을 고려하여 성능을 향상시키는 데이터 중심 접근(data-centric) 방법론에 대한 비교 분석을 진행하였다. 실험결과 모델 교정없이 데이터 중심 접근 방법론을 적용하는 것이 성능 향상에 더 도움이 됨을 알 수 있었으며 모델 중심 접근 방법론의 부정적 측면 (negative result)에 대해서 분석을 진행하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.139-140
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• 2022

본 연구는 재난발생 시 현장 상황 판단 및 대응 능력이 현저히 떨어지는 안전취약계층 중 장애인과 노인이 재난정보를 받고 안전하게 대피·대응할 수 있도록 지원하는 시스템의 시범적용에 대한 것이다. 재난정보 전달 및 대피지원 시스템은 재난에 취약한 장애인과 노인이 재난상황에서 각각의 취약 특성을 고려하여 재난 위기상황에 대응하도록 설계 하였으며, 실내 위치측정에 관한 공간정보 표준 및 데이터 구축과 개발한 시스템을 설치하고 구현할 수 있는 실내 공간을 선정하여 시범적으로 적용하였다. 재난정보 및 대피지원 시스템의 시범적용을 위해 선정된 시설의 실내 공간정보 구축 및 현행화를 통해 실내 대피경로를 구축하고, 실제 시범적용을 통해 보완하는 과정을 수행하였다. 장애인·노인 대상 재난정보 전달 및 대피지원 서비스 구축을 위해 실내에서 재난발생 시 재난정보 데이터를 실시간으로 수집하고 스마트폰과 연계할 수 있는 연계 모듈을 개발하였다. 또한 재난정보를 스마트폰에 알릴 수 있는 알람 푸시 모듈, 재난정보 및 대피 안내 모듈과 시각 장애인의 실내 공간 인지를 위한 음성안내 모듈을 개발하였다. 본 연구의 목적은 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보전달의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 효율적 재난 대응을 위해 맞춤형 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하고 시범적용의 과정을 통해 문제점을 보완하여 최종적으로 재난으로부터 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.365-370
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• 2023

사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.96-105
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• 2017

본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.