• Title/Summary/Keyword: 음성 인식

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Implementation of Automatic Test System for Voice Recognition (음성인식 자동시험장치 개발)

  • 김희경
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.219-222
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    • 1998
  • 음성인식시험은 다양한 사용자의 음성을 입력으로 음성인식을 수행하고 그 결과를 이용하여 시스팀의 성능을 평가하거나, 음성의 특징을 파악하기 위한 중요한 기능으로 음성인식 서비스의 질을 향상시키기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서 제시하는 음성인식 자동시험장치는 음성인식의 결과를 DTMF 신호로 처리하도록 하여 사람의 개입 없이 빠르고 정확한 결과를 통해 인식율, 인식속도 등 인식기술과 관련된 중요한 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 한국통신의 기업체 음성다이얼서비스의 음성인식시험을 중심으로 음성인식 자동시험장치의 구성 및 기능에 대해서 설명한다.

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A Study on the Rejection Capability based on Utterance Verification for Speech Recognition (발화 검증에 의한 음성인식 거절기능 연구)

  • 김우성
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.67-70
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    • 1998
  • 본 논문에서는 단어독립 음성인식 시스템을 위한 음성인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 때 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 본 연구에서는 단어독립 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하 평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.

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An Implementation of Word Relay Game using Speech Recognition (음성인식 끝말 이어가기 게임의 구현)

  • 김동환;윤재선;홍광석
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • pp.177-180
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    • 2000
  • 최근에 음성인식의 상용화가 급격히 추진되고 있다. 그러나 음성인식 응용제품의 부족과 음성인식 시스템의 성능문제로 인하여 일반인의 이용은 그다지 많지 않다. 본 논문에서는 연구실에서 만든 가변 어휘 음성인식기를 이용하여 음성인식 끝말 이어가기 게임을 구현하였다. 가변어휘 음성 인식기는 VCCV(Vowel+consonant+Consonant+vowel) 기반의 화자독립으로 구현하였다. 끝말 이어가기 게임을 위해서 약 500만 어절이 포함된 문장에서 추출한 단어의 일부를 이용하여 사전을 구축하였고, 같은 음절로 시작하는 단어가 많은 경우에는 그 수를 제안하였다. 본 연구에서 구현한 음성인식 끝말 이어가기 게임은 제한된 단어사전을 이용하도록 하였으나 음성인식기의 성능향상과 완전한 사전구축이 이루어지면 음성인식을 이용한 언어 학습기나 게임 등의 개발과 이용의 활성화에 크게 기여할 것이라 생각된다.

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A Study on Risk Factors of Speech Recognition Development Project (음성인식 개발 프로젝트 위험 요인에 관한 연구)

  • Kim, Sunkyo;Park, Joonho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.733-734
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    • 2020
  • 음성인식은 음향모델, 언어모델, 디코더 등의 기술을 이용한다. 음성인식은 하드웨어와 소프트웨어 구성이 정확하게 설계가 되어야 한다. 음성인식 프로젝트는 인프라 구성과 도입되는 음성인식 엔진도입, 인식률 그리고 시스템과의 연계가 중요하다. 하지만 음성인식 프로젝트는 솔루션 도입으로 인지하고 수행할 경우에는 많은 위험이 발생한다. 이 중 가장 문제가 되는 것이 인식률이다. 본 논문에서 음성인식 개발 프로젝트 수행에 도출되는 인식률을 개선하는 방안을 제시하겠다.

음성인식

  • 김형순
    • Proceedings of the KSPS conference
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    • pp.156-165
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    • 1994
  • 반도체 및 컴퓨터 응용기술 등의 급속한 발전과 더불어 인간의 가장 자연스러운 의사 전달수단인 음성을 인간과 기계 사이의 의사소통의 매개체로 사용하기 위한 음성인식기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 일부 상품화된 음성인식 시스템들이 다양한 응용분야에 걸쳐 등장하고 있다. 본 고에서는 지금까지 개발되어온 음성인식기술의 방법론 및 기술적으로 해결해야 할 과제들을 살펴보고, 음성인식기술에 관한 국내외 연구동향과 음성인식의 응용분야, 그리고 앞으로의 전망에 대해 논의한다. 이 과정에서 음성학 및 언어학적 지식이 음성인식에서 차지하는 중요성에 대해서도 일부 언급한다.

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Trends of Hardware Accelerator for the Embedded Speech Recognition (내장형 음성인식기를 위한 전용 하드웨어가속기 기술개발 동향)

  • Kim, J.Y.;Kim, T.J.;Lee, J.H.;Eum, N.W.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.4
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    • pp.91-100
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    • 2014
  • 사람의 말소리를 문자로 변환하여 기기의 제어명령으로 활용하는 것이 음성인식 기술이다. 음성인식에 대한 기술개발 요구는 수십 년 전부터 있어 왔고, 꾸준히 제품화되고 있는 분야라 하겠다. 제품으로의 상용화가 가능한 알고리즘 및 데이터 처리체계는 HMM(Hidden Markov Model)이라는 수학적 모델링으로 정형화되어 있으며, 대규모의 반복적 데이터 수집과 정교한 학습 데이터베이스의 구축이 음성인식기술의 핵심요소라는 것이 일반적인 시각이다. 이러한 이유로 인해, 대용량 음성인식 데이터베이스의 수집, 가공 등이 가능한 인프라를 갖춘 기관 및 업체들이 음성인식기술 시장을 점유할 수 있는 것이다. 그러나, 이러한 음성인식의 서비스 제공 체계는 사물인터넷 또는 웨어러블 디바이스 등으로 음성인식 사용자 인터페이스가 확대되고 통신 및 네트워크가 연결이 불가한 경우 그 한계를 보일 수 있다. 본고에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 내장형 음성인식기의 하드웨어가속기 기술개발에 대한 내용과 국내외 현황을 살펴보기로 한다.

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Noise Reduction in Speech Recognition Using Virtual Studio Technology (음성 인식에서 가상 스튜디오 기술을 이용한 잡음 제거 방법)

  • Kim, Dong Hyun;Yoo, Keun Chang;Lim, Jun Su;Baek, Se In;Lee, Yong Kyu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.21-24
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    • 2018
  • 최근 음성 인식 기술의 발전으로 음성 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음성 인식 기술중에서도 외부의 잡음을 제거하여 음성 인식의 정확도를 높이는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 음성 인식에서 가상 스튜디오 기술을 사용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 음성 인식의 전처리 단계에서 잡음 소거 기능을 가진 VST 플러그 인을 사용하여 외부의 잡음을 제거한다. 제안한 방법을 통해 음성인식의 전처리 과정에서 정제되지 않은 음성 데이터로 인해 발생하는 오류를 방지하고 음성 인식의 인식률을 높일 것으로 기대한다.

An Implementation of the Web Service for Authorization and Speech Recognition in the Mobile Environment (모바일 환경에서 인증과 음성인식을 위한 웹 서비스 구현)

  • Oh Jee-Young;Kim Yoon-Joong;Ko You-Jung
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.8 no.2
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    • pp.225-232
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    • 2005
  • A PDA has limitation of storage space and inconvenience of Pen-based equipment to input. To solve these problems, this paper implemented that previous Speech Recognition provides using XML(extensile Markup Language) Web Service and PDA Client is possible to use speech command by request Speech Recognition Web Service. This system consists of Mobile Client and Speech Recognition Web Service Provider. The Mobile Client transmits user information and speech data to the Speech Recognition Web Service Provider using DIME(Direct Internet Message Encapsulation). The Speech Recognition Web Service Provider returns recognition results and user name only to an authorized Mobile Client. So We are able to use speech service without installing Speech Recognition or Speech DB in PDA.

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Language Specific CTC Projection Layers on Wav2Vec2.0 for Multilingual ASR (다국어 음성인식을 위한 언어별 출력 계층 구조 Wav2Vec2.0)

  • Lee, Won-Jun;Lee, Geun-Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.414-418
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    • 2021
  • 다국어 음성인식은 단일언어 음성인식에 비해 높은 난이도를 보인다. 하나의 단일 모델로 다국어 음성인식을 수행하기 위해선 다양한 언어가 공유하는 음성적 특성을 모델이 학습할 수 있도록 하여 음성인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 딥러닝 음성인식 모델인 Wav2Vec2.0 구조를 변경하여 한국어와 영어 음성을 하나의 모델로 학습하는 방법을 제시한다. CTC(Connectionist Temporal Classification) 손실함수를 이용하는 Wav2Vec2.0 모델의 구조에서 각 언어마다 별도의 CTC 출력 계층을 두고 각 언어별 사전(Lexicon)을 적용하여 음성 입력을 다른 언어로 혼동되는 경우를 원천적으로 방지한다. 제시한 Wav2Vec2.0 구조를 사용하여 한국어와 영어를 잘못 분류하여 음성인식률이 낮아지는 문제를 해결하고 더불어 제시된 한국어 음성 데이터셋(KsponSpeech)에서 한국어와 영어를 동시에 학습한 모델이 한국어만을 이용한 모델보다 향상된 음성 인식률을 보임을 확인하였다. 마지막으로 Prefix 디코딩을 활용하여 언어모델을 이용한 음성인식 성능 개선을 수행하였다.

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Bi-modal speech recognition in noisy environments (잡음환경에서의 바이모달 음성인식)

  • 박병구
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.111-114
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    • 1998
  • 기존의 음성인식시스템의 잡음환경에서 인식률의 한계를 극복하기 위해 음성신호뿐만이 아니라 입술정보를 결합하여 음성인식에 이용하여 바이모달(Bi-modal) 음성인식이 근래에 제안되어지고 있다. 그래서 바이모달 음성인식 시스템을 실제로 구현해보고 인식 실험을 수행해 보았다. 입술영상은 이미지에 근거한 입술모양을 파라메터화하여 인식실험에 사용하였으며 음성과 입술영상을 각각 인식한 후 인식스코어(Score)에 가중치를 적용하여 통합하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 바이모달 음성인식의 잡음환경에서의 성능을 알아보기 위해 음성신호에 여러 레벨의 잡음을 섞어서 실험을 하고 잡음환경에서 인식률의 한계를 입술정보를 이용하여 극복할 수 있다는 것을 보이고자 한다.

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