• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.99-105
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• 2009

Crack detection method of a rotating blade was suggested in this paper. A rotating blade was modeled with a cantilever beam connected to a hub undergoing rotating motion. The existence and the location of crack were able to be recognized from the vertical response of end tip of a rotating cantilever beam by employing Discrete Hidden Markov Model (DHMM) and Empirical Mode Decomposition (EMD). DHMM is a famous stochastic method in the field of speech recognition. However, in recent researches, it has been proved that DHMM can also be used in machine health monitoring. EMD is the method suggested by Huang et al. that decompose a random signal into several mono component signals. EMD was used in this paper as the process of extraction of feature vectors which is the important process to developing DHMM. It was found that developed DHMMs for crack detection of a rotating blade have shown good crack detection ability.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.277-281
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• 2013

Modern speaker verification systems based on support vector machines (SVMs) use Gaussian mixture model (GMM) supervectors as their input feature vectors, and the maximum a posteriori (MAP) adaptation is a conventional method for generating speaker-dependent GMMs by adapting a universal background model (UBM). MAP adaptation requires the appropriate amount of input utterance due to the number of model parameters to be estimated. On the other hand, with limited utterances, unreliable MAP adaptation can be performed, which causes adaptation noise even though the Bayesian priors used in the MAP adaptation smooth the movements between the UBM and speaker dependent GMMs. This paper proposes a sparse MAP adaptation method, which is known to perform well in the automatic speech recognition area. By introducing sparse MAP adaptation to the GMM-SVM-based speaker verification system, the adaptation noise can be mitigated effectively. The proposed method utilizes the L0 norm as a regularizer to induce sparsity. The experimental results on the TIMIT database showed that the sparse MAP-based GMM-SVM speaker verification system yields a 42.6% relative reduction in the equal error rate with few additional computations.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.624-629
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• 2018

감시 및 정찰용 펄스 도플러 레이더(Pulse Doppler Radar : PDR)에서 이동표적의 식별은 일반적으로 레이더 운용자의 도플러 오디오 신호 청취 및 훈련 경험을 바탕으로 수행된다. 본 논문에서는 음성인식 분야에서 널리 이용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징 파라미터와 Hidden Markov Model(HMM) 식별 기법을 이용하여 이동 표적의 클래스를 자동 식별하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 식별성능을 분석하고 검증하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.225-237
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• 2022

The term "artificial intelligence" is considered a component of sophisticated technological developments, and several intelligent tools have been developed to assist organizations and entrepreneurs in making business decisions. Artificial intelligence (AI) is defined as the concept of transforming inanimate objects into intelligent beings that can reason in the same way that humans do. Computer systems can imitate a variety of human intelligence activities, including learning, reasoning, problem-solving, speech recognition, and planning. This study's objective is to provide responses to the questions: Which factors should be taken into account while deciding whether or not to use AI applications? What role do these elements have in AI application adoption? However, this study proposes a framework to explore the significance and relation of success factors to AI adoption based on the technology-organization-environment model. Ten critical factors related to AI adoption are identified. The framework is empirically tested with data collected by mail surveying organizations in Vietnam. Structural Equation Modeling is applied to analyze the data. The results indicate that Technical compatibility, Relative advantage, Technical complexity, Technical capability, Managerial capability, Organizational readiness, Government involvement, Market uncertainty, and Vendor partnership are significantly related to AI applications adoption.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 연속 숫자음의 인식을 위하여 한국어 숫자음 음성의 음향학적 특성을 고려하여 발성 사전을 작성하였고, 음절 단위로 되어있는 한국어 숫자음의 모든 경우를 고려하여 복수개의 단어를 사전에 등록하였다. 또한 숫자음의 알 뒤 연음현상을 고려하여 작성한 21 종류의 7자리 숫자음과 이를 음절 단위로 세그먼트한 숫자음을 DB로 사용하여 적응화를 수행하였다. 이의 효율성을 입증하기 위하여 ETRI에서 작성한 35종류의 4연속 숫자음 목록을 대상으로 인식실험을 수행하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.89-92
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• 1999

인식기 훈련과정에서 발생하지 않았던 잡음이 인식과정에서 신호를 손상할 경우 인식률의 저하가 발생한다. 본 논문에서는 음성의 질을 떨어뜨리는 이러한 잡음을 Wavelet Packets을 이용하여 전처리함으로서 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인식기로는 Hidden Markov Model을 사용하였고, 시스템에 사용된 특징 파라미터로는 15차 Cepstrum을 사용하였다. 11 kHz로 샘플링된 숫자음에 Additive White Gaussian Noise를 첨가한 손상된 음성신호를 인식실험에 사용하였다. 화자독립으로 진행된 실험에서 잡음에 의해 손상된 SNR 20dB의 음성신호에 대하여 Wavelet Packets로 잡음을 제거한 후 복원된 음성신호 의 인식률은 약 $10\%$ 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.31-34
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• 2000

본 연구에서는 부가잡음에 의한 음성신호의 왜곡에 대해 다양한 음성개선 기법을 전처리기로 도입하여 HMM(Hidden Markov Model)에 기반 한 음성인식 시스템의 인식성능을 평가하였다. 음성개선 기법으로는 MMSE(Minimun Mean Square Error) STSA(Short-Time Spectral Amplitude Estimator) 기법과 웨이브렛 영역에서의 UWD(Undecimated Wavelet Denoising), CWD(Conventional Wavelet Denoising) 기법을 적용하였다. 잡음이 없는 데이터로 훈련한 음성인식시스템에 잡음음성을 입력할 때 각 음성개선기법을 전처리기로 사용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio)에 따른 인식 성능을 비교하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2002년도 11월 학술대회지
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• pp.123-126
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• 2002

In this paper, we describe our LVCSR system for Korean broadcast news transcription. The main focus is to find the most proper morpheme-based lexical model for Korean broadcast news recognition to deal with the inflectional flexibilities in Korean. There are trade-offs between lexicon size and lexical coverage, and between the length of lexical unit and WER. In our system, we analyzed the training corpus to obtain a small 24k-morpheme-based lexicon with 98.8％ coverage. Then, the lexicon is optimized by combining morphemes using statistics of training corpus under monosyllable constraint or maximum length constraint. In experiments, our system reduced the number of monosyllable morphemes from 52％ to 29％ of the lexicon and obtained 13.24％ WER for anchor and 24.97％ for reporter.

• 전자통신동향분석
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• 제29권4호
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• pp.91-100
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• 2014

사람의 말소리를 문자로 변환하여 기기의 제어명령으로 활용하는 것이 음성인식 기술이다. 음성인식에 대한 기술개발 요구는 수십 년 전부터 있어 왔고, 꾸준히 제품화되고 있는 분야라 하겠다. 제품으로의 상용화가 가능한 알고리즘 및 데이터 처리체계는 HMM(Hidden Markov Model)이라는 수학적 모델링으로 정형화되어 있으며, 대규모의 반복적 데이터 수집과 정교한 학습 데이터베이스의 구축이 음성인식기술의 핵심요소라는 것이 일반적인 시각이다. 이러한 이유로 인해, 대용량 음성인식 데이터베이스의 수집, 가공 등이 가능한 인프라를 갖춘 기관 및 업체들이 음성인식기술 시장을 점유할 수 있는 것이다. 그러나, 이러한 음성인식의 서비스 제공 체계는 사물인터넷 또는 웨어러블 디바이스 등으로 음성인식 사용자 인터페이스가 확대되고 통신 및 네트워크가 연결이 불가한 경우 그 한계를 보일 수 있다. 본고에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 내장형 음성인식기의 하드웨어가속기 기술개발에 대한 내용과 국내외 현황을 살펴보기로 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.59-62
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• 1998

본 논문에서는 한국전자통신연구원의 Handy Combi 응용 도메인을 대상으로 한 화자독립 연속음성인식 시스템 개발에 관하여 기술한다. 불특정화자가 자연스럽게 발음한 연속음성을 인식하는 기술은 펜인식 등과 더불어 멀티모달 인터페이스의 핵심 요소로서, 이동 환경에서 사용자의 다양한 요구사항을 처리하는 지능형 에이전트에 구현을 위해 필수적으로 개발되어야 하는 기술이다. 본 논문에서는 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 연속음성인식 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC를 사용하였으며, 음소 모델의 강인한 훈련을 위해 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 방식을 도입하였다. 인식단계에서는 인식속도를 개선시키기 위해 beam-search 기법을 적용하였다. 인식 실험 결과, 99.7%의 어절 인식률과 98.8%의 문장 인식률을 얻었으며, 최종적인 문장의 이해도는 99% 이상이었다.