• 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.

• 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.