• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.33-41
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• 1995

We proposed the approach method of neural network for signal processing, especially speech signal processing and reviewed the algorithms for several neural networks which are used for many alppication field in speech processing. Finally, investigated the trends in neural network method through 3 conference jounal and the ASK jounal in 1994.

• 과학과기술
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• 제33권9호통권376호
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• pp.32-33
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• 2000

21세기의 화이트칼라는 아침에 출근하면 보안이 잘 된 지능형 문으로 걸어 들어와서 데스크탑의 가상조수가 그날의 스케줄을 큰 소리로 읽는 것을 듣느다. 그리고 지능형 의자에 앉아서 그날의 할 일을 음성인식장치 PC로 챙긴다. 평판스크린으로 된 벽의 영상과 데이터를 보면서... 멀리 있는 동료들과 얘기하려면 실물 그대로 입체 비디오 회의시스템에 불러낸다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.365-368
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• 2002

In this paper, we present a low cost circuit design for a sentence speech recognition. The basic circuit of the designed sentence speech recognizer is composed of resistor, capacitance, OP Amp, counter and logic gates. Through a sentence recognition experiment, we can find the effectiveness of the designed sentence recognition circuit

• 한국환경교육학회:학술대회논문집
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• 한국환경교육학회 2005년도 후반기 학술대회 발표논문집
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• pp.111-115
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• 2005

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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• pp.1-11
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• 1999

o 디지털컨텐츠(멀티미디어컨텐츠)란 무엇인가\ulcorner 멀티미디어 : 기존 아날로그 기술에서 개별적으로 성장했던 문자, 음성, 사진, 비디오, 애니메이션의 미디어 영역들이 디지털 기술이 발달하면서 통합된 미디어를 말함. 디지털화는 글, 소리, 그림, 영상, 숫자 등의 온갖 정보들을 컴퓨터가 인식할 수 있는 신호(2진수 코드)로 바꾸는 것임. (중략)

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.201-207
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• 2004

본 논문은 연속음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP에 의한 음성 인식 방법을 사용한다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS(dynamic Multi-Section) 모델을 만들며, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법으로 연속음 데이터를 인식하게 하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 외에도 비교를 위해 전통적인 One-Stage DP 방법을 같은 조건 같은 데이터를 가지고 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 구문분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.35-38
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• 2000

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로서 시스템에 적합한 음향모델과 언어모델을 작성하고 항공편 예약 태스크를 대상으로 인식실험을 실시한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 먼저 HMM의 출력확률분포의 mixture와 파라미터의 차원에 대한 정확한 분석을 통한 음향모델을 작성하였다. 또한 반복학습법으로 특정 태스크를 대상으로 N-gram 언어모델을 적용하여 인식 시스템에 적합한 모델을 작성하였다. 인식실험에 있어서는 3인의 화자가 발성한 200문장에 대해 파라미터 차원 및 mixture의 변화에 따른 음향모델과 반복학습에 의해 작성한 언어모델에 대해 multi-pass 탐색 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 25차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $81.0\%$의 인식률을 얻었으며, 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $90.2\%$의 인식률을 보여 인식률 제고를 위해서는 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복학습으로 작성한 언어모델을 이용한 경우가 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1531-1540
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• 1997

본 논문에서는 발화속도 측정과 이를 통한 보상방법을 통하여 성능 향상된 한국어 연속음 인식 시스템을 제안한다. 연속음 인식은 다양한 조음화 현상과 발화속도의 변화로 인하여 고립단어 인식에 비하여 어렵다. 따라서, 연속음 인식을 위해서는 조음화 현상과 발화속도의 변화를 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발화속도를 포만트의 변화율로서 측정하였고, 이 정보를 이용하여 빠른 발화에서는 상대적으로 많은 특징벡터를 발생시켜 보상을 시도하였다. 또한 조음화 현상을 모델링하기 위하여 한국어의 다이폰 집합을 514개로 정의하였고, 훈련을 위한 음성 DB론느 ETRI의 445 단어 DB를 사용하였다. 이러한 방법을 결합한 한국어 연속음 인식기를 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)으로 구현하여 인식률이 향상됨을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.194-201
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• 2003

음성인식에서 신뢰도 측정이란 인식된 결과에 대한 신뢰 여부를 결정하는 것이다. 신뢰도는 프레임을 음소 및 단어 수준으로 통합하여 측정된다. 단어 인식의 경우, 신뢰도를 이용하여 인식 결과와 미등록 어휘를 검증한다. 따라서 이러한 후처리를 통해 이를 인식 결과로 승인하지 않음으로써 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도 측정 방법인 로그 유사도 비를 수정하여 신뢰도를 측정하였다. 제안된 방법은 프레임 수준에서 음소 수준으로 신뢰도를 통합할 때 로그 유사도 비가 음수인 것만을 누적하는 것이다. 단어 인식기의 인식 결과에 대한 검증 성능을 기존의 방법과 비교한 결과, CAR (Correct Acceptance Ratio)이 90%인 지점에서 FAR (False Acceptance Ratio)을 미등록 어휘에 대해서는 약 3.49%, 오인식에 대해서는 15.25% 감소시킬 수 있었다

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.243-248
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• 2015

인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.