본 논문에서는 철도예약서비스를 위한 SIP를 기반으로 하는 텔레포니 환경에서의 VoiceXML을 이용한 실시간 음성인식을 구현하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 PSTN 또는 인터넷을 통하여 들어온 음성신호를 VoiceXML을 이용한 Dialog 처리를 하고 전송된 음성신호를 음성인식 시스템에서 처리하여 출력된 결과값을 VoiceXML의 Dialog에 반환하여 사용자에게 전달하는 방식이다. VASR 시스템은 Dialog를 처리하는 Dialog 서버, 음성신호를 처리하기 위한 APP서버, 그리고 음성인식을 처리하는 음성인식 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 텔레포니 환경에서의 음성신호 처리를 위하여 VoiceXML의 Record Tag 기능을 이용하여 음성신호를 녹음하고 이를 실시간 재생하여 음성인식 시스템으로 전송하는 방식을 구현하였다.
A voice recognition technology as a technology fundament plays an important role in medical devices with smart functions. This paper describes the implementation of a control system that can be utilized as a part of illumination equipment for medical applications (IEMA) based on a voice recognition. The control system can essentially be divided into five parts, the microphone, training part, recognition part, memory part, and control part. The system was implemented using the RSC-4x evaluation board which is included the micro-controller for voice recognition. To investigate the usefulness of the implemented control system, the experiments of the recognition rate was carried out according to the input distance for voice recognition. As a result, the recognition rate of the control system was more than 95% within a distance between 0.5 and 2m. The result verified that the implemented control system performs well as the smart control system based for an IEMA.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.51-57
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2001
How to promote students interest is very important in undergraduate engineering education. One of the techniques for achieving this is select appropriate projects and to integrated them with regular courses. In this paper, a voice recognition system for autonomous robots is proposed as a project to educate students about microprocessors efficiently. The proposed system consists of a microprocessor and a voice recognition processor that can recognize a limited unmber of voice patterns. The commands of autono-mous robots are classified and are organized such that one voice recognition processor can distinguish robot commands under each directory. Thus. the proposed system can distinguish more voice commands than one voice recognition processor can. A voice com-mand systems for three autonomous robots is implemented with a microprocessor Inter 80CI196KC and a voice recognition processor HM2007. The advantages in integrating this system with regular courses are also described.
In this research, we proposed a new approach to implement the real-time motion control of biped robot based on voice command for unmanned FA. Voice is one of convenient methods to communicate between human and robots. To command a lot of robot task by voice, voice of the same number have to be able to be recognition voice is, the higher the time of recognition is. In this paper, a practical voice recognition system which can recognition a lot of task commands is proposed. The proposed system consists of a general purpose microprocessor and a useful voice recognition processor which can recognize a limited number of voice patterns. Given biped robots, each robot task is, classified and organized such that the number of robot tasks under each directory is net more than the maximum recognition number of the voice recognition processor so that robot tasks under each directory can be distinguished by the voice recognition command. By simulation and experiment, it was illustrated the reliability of voice recognition rates for application of the manufacturing process.
This paper describes development of small scale voice dialing system using TMS320C30. Recognition vocabuliary is used 50 department name within university. In vocabulary below the middle scale, word unit recognition is more practice than phoneme unit or syllable unit recognition. In this paper, we performend recognition and model generation using DMS(Dynamic Multi-Section) and implemeted voice dialing system using TMS320C30. As a result of recognition, we achieved a 98% recognition rate in condition of section 22 and weight 0.6 and recognition time took 4 seconds.
Voice interface can not only make daily life more convenient through artificial intelligence speakers but also improve the working environment of the factory. This paper presents a voice-assisted work management system that supports both speech and speaker recognition. This system is able to provide machine control and authorized worker authentication by voice at the same time. We applied two speech recognition methods, Google's Speech application programming interface (API) service, and DeepSpeech speech-to-text engine. For worker identification, the SincNet architecture for speaker recognition was adopted. We implemented a prototype of the work management system that provides voice control with 26 commands and identifies 100 workers by voice. Worker identification using our model was almost perfect, and the command recognition accuracy was 97.0% in Google API after post- processing and 92.0% in our DeepSpeech model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.212-220
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2024
A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.
In this paper, we present a study on the real-time implementation of mobile robot to which the interactive voice recognition technique is applied. The speech command utters the sentential connected word and asserted through the wireless remote control system. We implement an automatic distance speech command recognition system for voice-enabled services interactively. We construct a baseline automatic speech command recognition system, where acoustic models are trained from speech utterances spoken by a microphone. In order to improve the performance of the baseline automatic speech recognition system, the acoustic models are adapted to adjust the spectral characteristics of speech according to different microphones and the environmental mismatches between cross talking and distance speech. We illustrate the performance of the developed speech recognition system by experiments. As a result, it is illustrated that the average rates of proposed speech recognition system shows about 95% above.
본 연구에서는 지금까지의 GUI 중심의 웹 어플리케이션을 VUI 중심의 웹 어플리케이션으로 구현하기 위한 음성 인식 항공 정보 시스템을 설계 구현하였다. 이러한 ASP(Active Solver Page)로써 구현한 윈도우 서버 기반에서 운용되는 시스템에 관한 Web 관련 ASR(Automatic Speech Recognition)연구가 최근 상당한 연구가 이루어지고 있지만 ASP의 웹과의 제한성으로 인해 시스템의 속도면, 이식성 등에서 제약을 가져왔다. 이와 같은 제약성을 해결하기 위해 본 연구에서는 음성 정보 및 동적 VoiceXML을 구현하는 자바 빈즈(JAVA Beans) 컴포넌트 구조에 대해서 연구하였다. 또한 본 연구에서는 Remote An(Abstract Windows Toolkit)기술을 이용하여 GUI 및 VUI 에서의 음성 및 그래픽 정보를 동시에 전달 가능하게 하는 Voice 웹 브라우징의 가능성을 확인하였다.
실내 환경에서 음성인식 기술을 이용한 무선 홈 네트워크 시스템 구현에 있어, 잡음과 실내 잔향음은 시스템 성능 저하의 주요 원인이다. 본 연구에서는 실내 인식환경에서 스펙트럼 엔트로피(Spectral entropy) 기반의 음성 구간검출법을 이용하여 잔향음(reverberation) 및 실내잡음에 강인한 음성인식 홈 네트워크 시스템을 구현하고자 한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 잔향으로 인해 왜곡된 신호를 스펙트럼 상에서 제거하여 잔향의 효과를 줄일 수 있고 음성신호와 독립적인 잡음을 제거 할 수 있다. 효과적인 스펙트럼 차감을 위해서는 음성과 비음성 구간의 정확한 구분이 수반되어야 하며 이를 위해서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출법을 적용하여 성능을 향상시킨다. 모의 및 실내환경 실험 결과 Spectral entropy 기반의 음성 구간 검출법을 이용할 경우 실내 잔향 및 잡음환경에서 명령어 인식률의 향상이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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