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음성/음악 분류 향상을 위한 2차 조건 사후 최대 확률기법 기반 SVM

Title
음성/음악 분류 향상을 위한 2차 조건 사후 최대 확률기법 기반 SVM
Other Titles
Speech Recognition of the Korean Vowel ‘ㅡ’ based on Neural Network Learning of Bulk Indicators
Author
장준혁
Keywords
음성 인식; bulk indicator; 모음; 벌크 지표; ‘ㅡ’; vowel; 신경망; speech recognition; neural network; 공학; Engineering; 전자공학
Issue Date
2011-09
Publisher
한국정보과학회 / KOREA INFORMATION SCIENCE SOCIETY
Citation
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / KIISE Transactions on Computing Practices, Vol.23, p617-624
Abstract
음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 ‘ㅡ’를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 ‘ㅡ’의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 ‘ㅡ’를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.Speech recognition is now one of the most widely used technologies in HCI. Many applications where speech recognition may be used (such as home automation, automatic speech translation, and car navigation) are now under active development. In addition, the demand for speech recognition systems in mobile environments is rapidly increasing. This paper is intended to present a method for instant recognition of the Korean vowel ‘ㅡ’, as a part of a Korean speech recognition system. The proposed method uses bulk indicators (which are calculated in the time domain) instead of the frequency domain and consequently, the computational cost for the recognition can be reduced. The bulk indicators representing predominant sequence patterns of the vowel ‘ㅡ’ are learned by neural networks and final recognition decisions are made by those trained neural networks. The results of the experiment show that the proposed method can achieve 88.7% recognition accuracy, and recognition speed of 0.74 msec per syllable.
URI
http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE07261632http://hdl.handle.net/20.500.11754/42327
ISSN
2383-6318
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.11.617
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