Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.12
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pp.21-30
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1993
In this paper, we propose a connected Korean digit recohnition system employing neural networks and lexical constraints of the Korean digits. In the proposed recognition system, firstly, each frame of digit string is labelled by phoneme classification neural networks.which are trained with the reference phoneme segments extracted form an isolated digit based on the position information. And, the frame labels are combined with each other for constructing the phoneme segments. Then, these segments are combined to form a digit candidate using the digit combination rules. The digit candidate is decided based on the condition for digit decision. If the condition is not satisfied, the digit candidate is further recognized using the digit decision neural network in the next step. In our approach, the neural networks are trained with 10 isolated digits uttered by 5 male speakers. To investigate the performance of the proposed recognition system, an intensive computer simulation on the 30 connected digit strings uttered by 5 male speakers is performed. The simulation result indicates that 95.6% digit recognition rate and 82% digit string recognition rate are provided by the proposed Korean digit recognition system.
In this paper, we consider the implementation of connected digit recognition system using tree structured lexicon model. To implement efficiently the fixed or variable length digit recognition system, finite state network (FSN) is required. We merge the word network algorithm that implements the FSN with lexical tree search algorithm that is used for general speech recognition system for fast search and large vocabulary systems. To find the efficient modeling of digit recognition system, we investigate some performance changes when the lexical tree search is applied.
Kim Min Sung;Jung Sung Yun;Son Jong Mok;Bae Keun Sung;Kim Sang Hun
MALSORI
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no.46
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pp.77-86
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2003
Channel distortion and coarticulation effect in the Korean connected digit telephone speech make it difficult to achieve high performance of connected digit recognition in the telephone environment. In this paper, as a basic research to improve the recognition performance of Korean connected digit telephone speech, recognition error patterns are investigated and analyzed. Korean connected digit telephone speech database released by SiTEC and HTK system are used for recognition experiments. Both DWFBA and MRTCN methods are used for feature extraction and channel compensation, respectively. Experimental results are discussed with our findings.
In this paper, we consider the implementation of connected digit recognition system and the several approaches to improve its performance. To implement efficiently the fixed or variable length digit recognition system, finite state network (FSN) is required. We merge the word network algorithm that implements the FSN with one pass dynamic programming search algorithm that is used for general speech recognition system for fast search. To find the efficient modeling of digit recognition system, we perform some experiments along the various conditions to affect the performance and summarize the results.
This paper describes the effect of new recognition unit, a unit based on semisyllable, and its post processing method. A recognition unit based on semi-syllable expresses Korean connected digit's coarticulation effect. An existing method using semi-syllable limits next models, derived from current recognized models, to make complete connected digit sequence. However, this paper uses a new method to make complete connected digit sequence. The new post-processing method recognizes isolated digit words which include digits sequence from the digit combinations being able to occur from current recognized semi-syllable sequence. This method gives an improved accuracy rate than that of existing method. This new post processing provides two advantages. 1) It corrects current mis-recognized semi-syllable unit. 2) When people say each digit, they say it without regard to saying duration.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.37
no.3
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pp.16-20
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2000
Most of speech recognition systems are using Hidden Markov Model based on statistical modelling frequently. In Korean isolated telephone digit speech recognition, high recognition rate is gained by using HMM if many training data are given. But in Korean continuous telephone digit speech recognition, HMM has some limitations for similar telephone digits. In this paper we suggest a way to overcome some limitations of HMM by using discriminant learning based on minimal classification error criterion in Korean continuous telephone digit speech recognition. The experimental results show our method has high recognition rate for similar telephone digits.
Improving the recognition performance of connected digit telephone speech still remains a problem to be solved. As a basic study for it, this paper analyzes the variation of feature parameters of Korean digit telephone speech according to channel distortion. As a feature parameter for analysis and recognition MFCC is used. To analyze the effect of telephone channel distortion depending on each call, MFCCs are first obtained from the connected digit telephone speech for each phoneme included in the Korean digit. Then CMN, RTCN, and RASTA are applied to the MFCC as channel compensation techniques. Using the feature parameters of MFCC, MFCC+CMN, MFCC+RTCN, and MFCC+RASTA, variances of phonemes are analyzed and recognition experiments are done for each case. Experimental results are discussed with our findings and discussions
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.7
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pp.1605-1612
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1996
In this paper, a new approach for continuous digits recognition using the Spatio-Temporal Neural Network (STNN) is reported. The continuous seven digits are gargeted to recognize, and our initial recognition rate was 28%. In this paper, to increase the recognition rate, two methods are proposed. In the first method, to compensated the STNN's own defect as well as to emphasize the Korean digits' phonic characteristics, the starting point ofeach digit is detected using the energy and zero-crossing rate, but the ending point is detectedonly using the energy value. In this case, the seven digits recognition reate increased to 61%. Furthermore, in the second method, considering the fact that a same digit could be pronounced differently in continuously spoken environment, the number of STNNs used to represent each digit is increased from one to five. Consequently, the same digit but pronounced differently could be handled well in the new system. As a result of that, the continuously spoken seven digits recognition rate increased to 89%.
Each Korean digit is composed of only a syllable, so recognizers as well as Korean often have difficulty in recognizing it. When digit strings are pronounced, the original pronunciation of each digit is largely changed due to the co-articulation effect. In addition to these problems, the distortion caused by various channels and noises degrades the recognition performance of Korean connected digit string. This paper dealt with some techniques to improve recognition performance of it, which include defining a set of PLUs by considering phonemic variations in Korean digit and constructing a recognizer to handle speakers various speaking styles. In the speaker-independent connected digit recognition experiments using telephone speech, the proposed techniques with 1-Gaussian/state gave string accuracy of 83.2%, i. e., 7.2% error rate reduction relative to baseline system. With 11-Gaussians/state, we achieved the highest string accuracy of 91.8%, i. e., 4.7% error rate reduction.
In this paper, we present a new Korean connected digit recognition based on vowel string and number of syllables. There are two steps to reduce digit candidates. The first one is to determine the number and interval of digit. Once the number and interval of digit are determined, the second is to recognize the vowel string in the digit string. The digit candidates according to vowel string are recognized based on CV (consonant vowel), VCCV and VC unit HMM. The proposed method can cope effectively with the coarticulation effects and recognize the connected digit speech very well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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