• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.569-577
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• 2016

위치 기반 서비스(LBS; Location Based Service)를 위한 장소 인식 기술은 사용자 중심의 서비스를 위한 중요 기술 중 하나이다. 이미지 특징을 이용한 장소 인식 방법 중에서 FLANN(Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor)의 이미지 어휘 트리를 이용하면 처리 속도가 빠르지만 가려짐 등으로 인해 인식의 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용한 쿼드(quad) 어휘 트리 기반의 장소 인식 방법을 제안한다. 학습 단계에서 데이터베이스 이미지를 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 영역에 대한 어휘 트리를 구성한다. 질의 이미지도 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 단계별로 어휘 트리 기반 인식을 수행한다. 또한 매칭된 특징 간의 호모그래피(homography) 관계를 측정하고 이를 만족하는 영역의 개수를 고려함으로써 최종 인식의 성능을 향상시켰다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.153-158
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• 2013

인식 대상 학습 모델이 분류되어 있지 않거나 명확하게 분류되지 않은 경우 어휘 인식을 결정하지 못하여 인식률이 저하되며 학습 모델 분류 형태가 변경되거나 새로운 학습 모델이 추가되면 인식 모델의 결정 트리 구조가 변경되어야 하는 구조적 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 학습 알고리즘을 제안한다. 음운 현상이 충분히 반영된 음성 데이터베이스를 구성하고 학습 효과를 확보하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 2010

HMM(Hidden Markov Model)을 사용하는 어휘 인식 시스템에서 인식 시 훈련 중에 나타나지 않는 모델들로 인해 인식률의 저하를 가져오며 인식 대상 어휘가 변경되거나 추가되면 데이터베이스의 수집과 훈련 과정을 수행하여 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 방법과 모델 공유 방법을 사용하여 효율적인 문맥 종속 프로세스 모델링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 모델 공유 방법을 이용하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링을 제공한다. 또한, 모델의 수를 줄이고 훈련 중에 나타나지 않는 모델들에 대해 문맥 종속 유사 음소 모델을 제공하여 훈련 중에 나타나지 않는 모델의 문제점을 해결하고 훈련성을 확보하였다. 제안된 방법으로 6종류의 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 어휘 종속 인식 실험에서는 98.01%의 성능을 보였고, 어휘 독립 인식 실험에서 97.38%의 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.367-372
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• 2013

어휘 인식 시스템에서는 훈련 중에 적용되지 않는 음소에 대한 문제점으로 인해 시스템에 저장된 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 군집화 방법을 사용하여 유사 음소 모델을 관리하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 결정트리 군집화 방법을 적용하여 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 음향 모델을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 사용으로 시스템에서 기존에 생성되어진 음향 모델에 추가적으로 유사 음소 모델을 생성하여 제공하므로 음성 인식에 강인한 음향 모델을 구성한다. 본 연구에서 제안된 방법으로 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.339-344
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• 2012

기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권4E호
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• pp.11-16
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• 1998

For large vocabulary speech recognition using HMMs, context-dependent subword units have been often employed. However, when context-dependent phone models are used, they result in a system which has too may parameters to train. The problem of too many parameters and too little training data is absolutely crucial in the design of a statistical speech recognizer. Furthermore, when building large vocabulary speech recognition systems, unseen triphone problem is unavoidable. In this paper, we propose the modified phonetic decision tree algorithm for the automatic prediction of unseen triphones which has advantages solving these problems through following two experiments in Japanese contexts. The baseline experimental results show that the modified tree based clustering algorithm is effective for clustering and reducing the number of states without any degradation in performance. The task experimental results show that our proposed algorithm also has the advantage of providing a automatic prediction of unseen triphones.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제50호
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• pp.123-137
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• 2004

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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권2호
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• pp.251-254
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• 2016

An energy-efficient object matching accelerator is proposed for mobile object recognition based on matching prediction scheme. Conventionally, vocabulary tree has been used to save the external memory bandwidth in object matching process but involved massive internal memory transactions to examine each object in a database. In this paper, a novel object matching accelerator is proposed based on matching predictions to reduce unnecessary internal memory transactions by mitigating non-target object examinations, thereby improving the energy-efficiency. Experimental results show a 26% reduction in power-delay product compared to the prior art.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.496-503
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• 2010

어휘인식 시스템은 스탠드 얼론(Standalone)으로 개발되어 지고 있으며 휴대용 단말기에서 사용하였을 경우 메모리 공간의 제약과 오디오 압축으로 인해 인식률이 낮게 나타난다. 본 연구에서는 휴대용 단말기의 성능과 인식률 향상을 위하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 어휘 인식 속도를 개선한 시스템을 제안하였다. 음향학적 탐색은 휴대용 단말기에서 수행하고 보다 복잡한 언어적 탐색은 서버에서 처리하는 시스템으로 음성신호로부터 특징벡터를 추출하여 GMM을 이용한 음소인식을 수행하고, 인식된 음소 열을 서버로 전송하여 렉시컬 트리 탐색 알고리즘을 사용하여 언어적 탐색 단계에서 어휘 인식을 수행하였다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.01%, 어휘 독립 인식률은 97.71%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.58초로 나타내었다.