Journal of the Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문지)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
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Vocabulary Recognition Post-Processing System using Phoneme Similarity Error Correction

음소 유사율 오류 보정을 이용한 어휘 인식 후처리 시스템

  • 안찬식 (광운대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 오상엽 (경원대학교 IT대학 컴퓨터소프트웨어)
  • Received : 2010.02.08
  • Accepted : 2010.05.04
  • Published : 2010.07.31
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Abstract

In vocabulary recognition system has reduce recognition rate unrecognized error cause of similar phoneme recognition and due to provided inaccurate vocabulary. Input of inaccurate vocabulary by feature extraction case of recognition by appear result of unrecognized or similar phoneme recognized. Also can't feature extraction properly when phoneme recognition is similar phoneme recognition. In this paper propose vocabulary recognition post-process error correction system using phoneme likelihood based on phoneme feature. Phoneme likelihood is monophone training phoneme data by find out using MFCC and LPC feature extraction method. Similar phoneme is induced able to recognition of accurate phoneme due to inaccurate vocabulary provided unrecognized reduced error rate. Find out error correction using phoneme likelihood and confidence when vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. System performance comparison as a result of recognition improve represent MFCC 7.5%, LPC 5.3% by system using error pattern and system using semantic.

어휘 인식 시스템에서 인식률 저하의 요인으로는 유사한 음소 인식과 부정확한 어휘 제공으로 인해 오인식 오류가 존재한다. 부정확한 어휘의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식되며 특징 추출이 제대로 이루어지지 않으면 음소 인식 시 유사한 음소로 인식하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율을 이용한 어휘 인식 후처리에서의 오류 보정 후처리 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터를 각각의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였다. 유사한 음소는 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 부정확한 어휘 제공으로 인하여 오인식되는 오류를 최소화하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템에 비해 시스템 성능 평가 결과 MFCC와 LPC는 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.

Keywords

References

  1. E. K. Ringer and J. F. Allen, "A fertility channel model for post-correction of continuous speech recognition," Proc. ICSLP, pp.897-900, Oct, 1996.
  2. Eiichi Tanaka and Tamotsu Kasai, "Synchronization and Substitution Error-correcting codes for the Levenshtein Metric," IEEE Trans. Information Theory, Vol. IT-22, No. 2, pp. 156-176, 1976.
  3. 조시원, 이동욱, "음성 인식 후처리를 위한 연속 음절 문장의 키워드 추출 알고리즘," 대한전기학회, 학술대회논문집, 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문, 170-171쪽, 2008년 4월.
  4. 문광식, 김회린, 정재호, 이영직, "가변어휘 단어 인식에서의 미등록어 거절 알고리즘의 성능비교," 신호처리합동학술대회논문집, 제 12권, 제 1호, 305-308쪽, 1999년 10월.
  5. 박미성, 김미진, 김계성, 최재혁, 이상조, "연속 음성인식 후처리를 위한 음절 복원 rule-based 시스템과 형태소분석기법의 적용," 대한전자공학회논문지, 제 36권, 제 3호, 47-57쪽, 1999년 3월.
  6. 안찬식, 오상엽, "공유모델 인식 성능 향상을 위한 효율적인 연속 어휘 군집화 모델링," 한국컴퓨터정보학회지, 제15권, 제 1호, 177-183쪽, 2010년 1월. https://doi.org/10.9708/jksci.2010.15.1.177
  7. T. Jitsuhiro, S. Takatoshi, and K. Aikawa, "Rejection of out-of-vocabulary works using phoneme confidence likelihood," Proc. ICSSP, pp.217-220, May 1998.
  8. 한동조, 최기호, "음성인식 후처리에서 음소 유사율을 이용한 오류보정에 관한 연구," 한국ITS학회논문지, 제 6권, 제 3호, 77-86쪽, 2007년 12월.
  9. 안찬식, 오상엽, "MLHF 모델을 적용한 어휘 인식 탐색 최적화 시스템," 한국컴퓨터정보학회지, 제 14권, 제 10호, 217-223쪽, 2009년 10월.
  10. M. Ostendorf, "From HMM's to segment models: a unified view of stochastic modeling for speech recognition," Speech and Audio Processing, IEEE, Vol. 4, pp.360-378, 1996. https://doi.org/10.1109/89.536930
  11. S. Young, D. Kershaw, J. Odell, D. Ollason, Valtcher, P. Woodland, "The HTK Book," Cambridge University Engineering Department, 2002.
  12. 김동주, 김한우, "문맥가중치가 반영된 문장 유사도 척도," 대한전자공학회논문지, 제 43권, 제 6호, 496-504쪽, 2006년.
  13. 송원문, 김명원, "문맥 및 사용 패턴 정보를 이용한 음성 인식 후처리," 정보처리학회논문지, 제 13-B권, 제 5호, 553-560쪽, 2006년.
  14. 김영진, 김은주, 김명원, "모바일 기기를 위한 음성인식의 사용자 적응형 후처리," 한국정보과학회논문지, 컴퓨팅의 실제 및 레터, 제 13권, 제 5호, 338-342쪽, 2007년 10월.
  15. 김원구, "음성 인식을 위한 후처리에 관한 연구," 한국퍼지및지능시스템학회, 학술대회논문집, 421-424쪽, 2008년 4월.
  16. 음성정보기술산업지원센터, "한국어 음성인식 플랫폼 사용자 매뉴얼(ECHOS Manual)," 135-308쪽, 2006년.
  17. S. Kaki, E. Sumita, and H. Iida, "A method for correction speech recognition using the statistical features of character co-occurrence," Proc. COLING-ACL, pp.653-657, Aug, 1998.
  18. 김용현, 정민화, "에러패턴 학습과 후처리 모듈을 이용한 연속 음성 인식의 성능향상," Proc. KISS Spring Semiannual Conf. 제 27권, 제 1호, 441-443쪽, 2000년 4월.
  19. M. W. Jeong, B. C. Kim, and G. G. Lee, "Semantic-oriented error correction for spoken query processing," Proc. IEEE Workshop on ASRU, pp.156-161, Nov, 2003.