• 제목/요약/키워드: vocabulary tree

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코퍼스 기반 무제한 단어 중국어 TTS (Corpus Based Unrestricted vocabulary Mandarin TTS)

  • ;하주홍;김병창;이근배
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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    • pp.175-179
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    • 2003
  • In order to produce a high quality (intelligibility and naturalness) synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model. In this paper, we analyzed Chinese texts using a segmentation, POS tagging and unknown word recognition. We present a grapheme-to-phoneme conversion using a dictionary-based and rule-based method. We constructed a prosody model using a probabilistic method and a decision tree-based error correction method. According to the result from the above analysis, we can successfully select and concatenate exact synthesis unit of syllables from the Chinese Synthesis DB.

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이미지 어휘 트리를 이용한 사진의 자동 주석 (Automatic Photo Annotation using an Image Vocabulary Tree)

  • 김정중;이주장
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.378-380
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    • 2012
  • 디지털 카메라 및 카메라가 부착된 스마트폰의 보급으로 인해 개인 및 사업장에서 관리해야할 사진의 양이 증가 하였다. 본 논문에서는 이미지 어휘 트리를 이용하여 다량의 사진에 주석을 자동으로 추천 하는 알고리즘을 제안하여 대량의 사진 관리를 효과적으로 하도록 한다. 제안한 방법에서는 어휘트리 생성 시 학습 데이터 모음에 포함된 사진들의 주석에 대한 정보도 함께 갖도록 한다. 그래서 입력으로 들어온 사진과 가장 가까운 사진을 어휘 트리를 통해 찾고 찾은 사진이 가지고 있는 주석을 최종 출력으로 낸다. 제안한 알고리즘은 자동으로 다량의 사진의 주석을 빠르게 추천 할 수 있다.

POSTTS : 자연어 분석을 통한 코퍼스 기반 한국어 TTS (POSTTS : Corpus Based Korean TTS based on Natural Language Analysis)

  • 하주홍;정옥;김병창;이근배
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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    • pp.87-90
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    • 2003
  • In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method, i.e. a dictionary-based and rule-based hybrid method, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method.

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Evaluations of AI-based malicious PowerShell detection with feature optimizations

  • Song, Jihyeon;Kim, Jungtae;Choi, Sunoh;Kim, Jonghyun;Kim, Ikkyun
    • ETRI Journal
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    • 제43권3호
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    • pp.549-560
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    • 2021
  • Cyberattacks are often difficult to identify with traditional signature-based detection, because attackers continually find ways to bypass the detection methods. Therefore, researchers have introduced artificial intelligence (AI) technology for cybersecurity analysis to detect malicious PowerShell scripts. In this paper, we propose a feature optimization technique for AI-based approaches to enhance the accuracy of malicious PowerShell script detection. We statically analyze the PowerShell script and preprocess it with a method based on the tokens and abstract syntax tree (AST) for feature selection. Here, tokens and AST represent the vocabulary and structure of the PowerShell script, respectively. Performance evaluations with optimized features yield detection rates of 98% in both machine learning (ML) and deep learning (DL) experiments. Among them, the ML model with the 3-gram of selected five tokens and the DL model with experiments based on the AST 3-gram deliver the best performance.

신경학적 손상에 의한 언어장애인 음성 인식률 개선(H/W, S/W)에 관한 연구 (A Study on Improving Speech Recognition Rate (H/W, S/W) of Speech Impairment by Neurological Injury)

  • 이형근;김순협;양기웅
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권11호
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    • pp.1397-1406
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    • 2019
  • 신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

An effective automated ontology construction based on the agriculture domain

  • Deepa, Rajendran;Vigneshwari, Srinivasan
    • ETRI Journal
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    • 제44권4호
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    • pp.573-587
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    • 2022
  • The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.

한국어 음성인식 플랫폼 (ECHOS) 개발 (Development of a Korean Speech Recognition Platform (ECHOS))

  • 권오욱;권석봉;장규철;윤성락;김용래;장광동;김회린;유창동;김봉완;이용주
    • 한국음향학회지
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    • 제24권8호
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    • pp.498-504
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    • 2005
  • 교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.