• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.765-774
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• 2002

본 논문은 멀티미디어 단말기, PDA등에 적용할 목적으로 획 정보를 이용한 한글문자와 펜 제스처 인식 시스템을 설계 및 구현한다. 한글문자 인식은 다양한 필체 유형을 수용하기 위해 한글의 특성정보와 획 정보 등을 기반으로 구축한 한글데이터베이스를 이용하며 빠른 자소분리를 수행하기 위해서 획간의 위치정보를 이용한 순차적 자소분리와 자소를 이루는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 자소분리를 이용한다. 펜 제스처 인식은 정의한 15가지 유형의 펜 제스처에 대해서 민감한 획 정보가 아닌 획 내의 교차수, 방향변화, 방향벡터, 방향코드의 개수, 위치관계, 획에 대한 시작점과 끝점간의 거리 비율정보 등을 분류특징으로 이용함으로써 강건한 인식과 빠른 처리속도를 가진다. 제안한 방법에 의해 구현한 인식 시스템은 실시간으로 수행하며 실험결과, 높은 인식률과 빠른 처리속도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.618-627
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• 1990

본 논문은 한글문자 인식을 위하여 새로운 접촉소자의 분리 및 자획연결 특징추출 알고리즘을 제안하였다. 자소 접촉특징을 분석하여 자소접촉 형태별로 분류하고 자획연결특징 추출, 접촉자소의 분리, 문자형식 분류를 시행한다. 분리된 자소로부터 설정된 표준패턴으로 정규화하고 자소별 굴곡특징의 상대위치값으로 부터의 특징을 입력패턴으로 신경망을 이용하여 인식 실험을 하였다. 여기에서의 학습은 BEP 알고리즘을 이용하였다. 접촉자소의 분리, 형식분리, 자획연결특징 추출 및 인식 실험에서 제안된 알고리즘이 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권6호
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• pp.323-329
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• 2010

문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 영어와 같은 1차원 문자열에 대한 최적해에 대해서는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으나, 한글과 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 음소와 음절을 구분하여 편집거리를 구하는 기존 연구를 확장하여, 음소간의 유사도를 정의하고 이를 이용하여 유사한 단어를 더 정확하게 구분해 내는 알고리즘을 제안한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.18-21
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• 2003

In general it has been considered to be the difficult problem that we divide continuous speech into short interval with having identical phoneme quality. In this paper we used Gaussian Mixture Model (GMM) related to probability density to divide speech into phonemes, an initial, medial, and final sound. From them we peformed continuous speech recognition. Decision boundary of phonemes is determined by algorithm with maximum frequency in a short interval. Recognition process is performed by Continuous Hidden Markov Model(CHMM), and we compared it with another phoneme divided by eye-measurement. For the experiments result we confirmed that the method we presented is relatively superior in auto-segmentation in korean speech.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.31-39
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• 1995

선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.6-9
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• 2003

본 연구는 화자 적응 시스템을 구축하기 위한 전과정으로서, 음성 인식 단위로, 음소를 이용할 경우 화자 적응 변화에 대한 연구이다. 음소 변화에 따른 가중치를 적응시켜 화자 적응을 하기 위하여, 본 연구에서는 인식 시스템으로 반연속 HMM, 화자 적응 방법으로는 최대사후확률추정법과 음성선형특성을, 인식 대상 단어로 10개의 격리 숫자음을 사용하였다. 상기의 화자 적응 방법들은 교사 없는 학습이 가능한 것으로서, 온라인 시스템에서 사용이 가능하다. 이 두 방법을 수행한 결과 두 번째 방법보다 첫 번째 방법의 결과가 더 나은 인식률을 보였으며, 두 방법 모두 결합하여 인식 실험을 한 결과가 각각의 화자 적응 방법을 독립적으로 수행한 결과보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 가중치에 따른 화자 적응 결과 음소에 따른 변동 가중치를 사용할 경우가 고정된 가중치를 이용한 것보다 우수한 결과를 보였다.

• 음성과학
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• 제9권4호
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• pp.265-274
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• 2002

In this paper we propose an automatic segmentation system that outputs the time alignment information of phoneme boundary using Viterbi search with HMM (Hidden Markov Model) and corrects these results by an UVS (unvoiced/voiced/silence) classification algorithm. We selecte a set of 39 monophones and a set of 647 extended phones for HMM models. For the UVS classification we use the feature parameters such as ZCR (Zero Crossing Rate), log energy, spectral distribution. The result of forced alignment using the extended phone set is 11% better than that of the monophone set. The UVS classification algorithm shows high performance to correct the segmentation results.

• 음성과학
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• 제3권
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• pp.148-155
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• 1998

As an application of dimensional analysis in the theory of chaos and fractals, we studied and estimated the information dimension for various phonemes. By constructing phase-space vectors from the time-series speech signals, we calculated the natural measure and the Shannon's information from the trajectories. The information dimension was finally obtained as the slope of the plot of the information versus space division order. The information dimension showed that it is so sensitive to the waveform and time delay. By averaging over frames for various phonemes, we found the information dimension ranges from 1.2 to 1.4.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권1E호
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• pp.71-77
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• 1993

패턴매칭 기법에 근거한 음성 인식 시스템은 크게 clustering 과정과 labeling 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 Kohonen의 featrue map 알고리즘과 LVQ2 알고리즘을 각각 clusterer와 labeler로 하는 음소인식 시스템을 구성한다. 구성된 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서 수정된 LVQ2알고리즘(MLVQ2)을 제안한다. MLVQ2는 selective learning, LVQ2, perturbed LVQ2 그리고 기존의 LVQ2의 4단계 학습과정으로 구성된다. 제안된 음소 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 LVQ2와 MLVQ2를 각각 사용하여 6가지의 한국어 음소군에 대한 feature map을 만든다. 음소인식 실험결과, LVQ2와 MLVQ2를 사용하는 경우 각각 60.5%와 65.4%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1026-1035
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• 1997

본 연구는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN을 이용한 음소인식에 관한 연구이다. RBFN의 구조는 계층형 신경망의 구조와 유사하지만, hidden층에서 활성화함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN은 시그모이드 함수가 지수를 포함한 함수들의 한 분류로 대체된다는 것이며, 학습이 필요없으므로 전체계산 시간이 빠르게 수행된다. 5모음, 12자음을 대상으로 한 음소인식 실험에서 평가데이터, VQ와 LVQ에 의한 코드북 데이터를 사용한 경우에 음성의 통계적 특성을 잘 반영하고 있는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN의 인식결과가 MLP보다 우수하였다.