본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a technique to improve Out-Of-Vocabulary(OOV) rejection algorithms in variable vocabulary recognition system which is much used in ASR(Automatic Speech Recognition). The rejection system can be classified into two categories by their implementation method, keyword spotting method and utterance verification method. The utterance verification method uses the likelihood ratio of each phoneme Viterbi score relative to anti-phoneme score for deciding OOV. In this paper, we add speaker verification system before utterance verification and calculate an speaker verification probability. The obtained speaker verification probability is applied for determining the proposed variable-confidence threshold. Using the proposed method, we achieve the significant performance improvement; CA(Correctly Accepted for keyword) 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary) 95.11% in office environment, and CA 91.14%, CR 92.74% in noisy environment.
