• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.239-246
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• 2023

본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.449-456
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• 2004

본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.210-216
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• 2005

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.107-114
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• 2001

본 논문에서는 한국어의 음성학적 규칙을 적용한 연속 숫자음 인식에 관하여 연구한다. 연속 숫자음의 인식률은 일반적으로 음성인식 시스템 중에서 낮은 인식률을 나타낸다. 따라서 숫자음에 대하여 강건한 모델을 작성하기 위하여 음성 특징 파라미터와 음성학적 규칙을 적용하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서는 음성학적 규칙을 적용한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(PLUs)로 사용한다. 또한, 인식실험에 있어서는 일반적인 멜 켑스트럽과 회귀계수를 이용한 경우와 음성학적 규칙과 특징을 확장하여 모델을 작성한 경우에 대해서 유한상태 오토마타(Finite State Automata ; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 법으로 인식실험을 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 멜 켑스트럼만을 사용한 경우 55.4%, 멜 켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우에는 64.6%, 특징 파라미터를 확장한 경우 74.3%, 음성학적 특징까지 고려한 경우 75.4%로 기존의 경우보다 높은 인식률을 보였다. 따라서, 음성 특징 파라미터를 확장하고 음성학적 규칙까지 함께 적용한 경우 비교적 높은 인식률을 보여 제안된 방법이 연속 숫자음 인식에 유효함을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.157-164
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• 2018

딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.17-22
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• 1999

본 논문에서는 발화된 문장으로부터 운율 경계 강도를 효과적으로 예측하기 위해 LDA와 tri-tone 모델을 혼합한 방법을 제안하였다. 이 방법은 기존의 LDA 방법을 사용하여 음절과 휴지기의 길이 정보를 운율경계강도 예측에 적용하고 피치정보를 벡터양자화에 적용하여 tri-tone이란 개념을 도입한 혼합형 모형이다. 제안된 방법은 주어진 200문장의 운율경계 강도를 예측하는 실험에서 72%의 정확성을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.49-52
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• 2004

본 논문은 연속 밀도 함수를 갖는 HMM별 한국어 연속 음성 인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 밀도 함수가 2개에서 44개까지 갖는 연속 HMM모델에서 가장 효율적인 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 음성 모델은 36개로 구성한 기본음소를 사용한 CI-Model과 3,000개로 구성한 확장음소를 사용한 CD-Model을 사용하였고, 언어 모델은 N-gram을 이용하여 처리하였다. 이 방법을 사용하여 500개의 문장과 6,486 개의 단어에 대하여 화자 독립으로 CI Model에서 최고 $94.4\%$의 단어 인식률과 $64.6\%$의 문장 인식률을 얻었고, CD Model에서는 $98.2\%$의 단어 인식률과 $73.6\%$의 문장인식률을 안정적으로 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.229-236
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• 2003

개체명 인식은 질의응답 시스템이나 정보 추출 시스템에서 필수 불가결한 과정이다. 이 논문에서는 HMM 기반의 복합 명사 구성 원리를 이용한 한국어 개체명 인식 방법에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있다. 또한, 하나의 개체명을 구성하는 단어들 사이와 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 단어들을 개체명 독립 단어, 개체명 구성 단어, 개체명 인접 단어로 분류하고, 개체명 관련 단어 유형과 품사를 기반으로 HMM을 학습하였다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 시스템은 가변길이의 개체명을 인식하기 위해 트라이그램 모델을 사용하였다. 트라이그램 모델을 이용한 HMM은 데이터 부족 문제를 가지고 있으며, 이를 해결하기 위해 다단계 백-오프를 이용하였다. 경제 분야 신문기사를 이용한 실험 결과 F-measure 97.6%의 결과를 얻었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-6
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이 용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드 시스템을 제안한다 HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.9-15
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• 2001

본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.