• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-32
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• 2006

본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, Finile State Network(FSN) 노드를 두 음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단 음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 인한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절 쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징부분에서 K-means 알고리즘으로 군집화 하여, 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문맥종속 음소모델에서 10.5%, 음향모델에서 인식단위를 반음절 쌍으로 하였을 경우 문맥종속 음소모델에 비해 12.5%, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 1.5%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1625-1631
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• 2005

본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, FSN 노드를 두음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 연한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징레벨에서 K-means 알고리즘(4)으로 클러스터링 하여 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문백종속 음소모델에서 $10.5\%$, 음향모델에서 인식단위를 반음절쌍으로 하였을 경우 문백종속 음소모델에 비해 $12.5\%$, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 $1.5\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.135-143
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• 2008

일반적인 HMI system은 원격 감시제어를 네트워크를 통하여 하고 있으나 기능이 제한 적이다. 본 논문에서는 산업용 HMI 시스템을 변형된 상태분할 알고리즘을 적용 하였다. 이 방법은, 미리 예상되는 질의어에 대한 데이터들을 갖고 모델링을 하였다. 그 결과, 모델링하는데 많은 시간이 절약되었고, 시스템을 안정적이고 정밀하게 구성하여 98.15%의 높은 인식률을 나타냈다. 음성 HMI 시스템을 산업용에 적용하여 인간이 직접적으로 활동할 수 없는 작업 환경에서도 산업용 기기들을 안정적으로 구동시킬 수 있다. HMI 시스템 엔진의 성능을 최적화하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.68-75
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• 2020

Non-orthogonal multiple access (NOMA) has gained the significant attention in the fifth generation (5G) mobile communication, which enables the advanced smart convergence of the artificial intelligence (AI), the internet of things (IoT), and many of the state-of-the-art technologies. Recently, correlated superposition coding (SC) has been proposed in NOMA, to achieve the near-perfect successive interference cancellation (SIC) bit-error rate (BER) performance for the stronger channel users, and to mitigate the severe BER performance degradation for the weaker channel users. In the correlated SC NOMA scheme, the stronger channel user BER performance is even better than the perfect SIC BER performance, for some range of the power allocation factor. However, such excessively good BER performance is not good for the user-fairness, i.e., the more power to the weaker channel user and the less power to the stronger channel user, because the excessively good BER performance of the stronger channel user results in the worse BER performance of the weaker channel user. Therefore, in this paper, we propose the power splitting to establish the user-fairness between both users. First, we derive a closed-form expression for the power splitting factor. Then it is shown that in terms of BER performance, the user-fairness is established between the two users. In result, the power splitting scheme could be considered in correlated SC NOMA for the user-fairness.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.727-739
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• 2003

본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.277-280
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• 2001

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.528-538
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• 2003

음성 문자 공용 인식 시스템은 PDA (Personal Digital Assistants)와 같은 휴대용 모빌 환경에서 음성인식과 문자인식을 적용하기에 적합하도록 개발되었다. 공용 인식 시스템은 특징 파라미터 추출에 있어서는 음성과 문자부분이 독립적으로 수행되나, 인식 과정은 단일 엔진으로 수행된다. CHMM (Continuous Hidden Markov Model)을 이용하는 인식엔진은 고정 파라미터 모델 구조 대신에 동일한 인식률을 유지하면서 모델의 파라미터의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 가변 파라미터 모델 구조를 사용하는 것이 유리하다. 본 논문에서는 문맥 독립 가변 파라미터 모델을 생성하기 위해 SSMS (Successive State and Mixture Splitting) 방법을 제안한다. SSMS 알고리즘은 시간 방향 분할과 혼합수 방향분할을 통해 적절한 상태수와 각 상태당 적절한 혼합수를 가지는 모델을 생성한다. 음성 인식 실험 결과 동일한 인식성능을 나타내는 경우 SSMS 기반 가변 파라미터 모델이 고정 파라미터 모델에 비해 GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution)의 수가 40% 감소함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.199-210
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• 2002

본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.366-369
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• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.