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분절 특징 HMM을 이용한 영어 음소 인식
윤영선, Yun. Young-Sun 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 13 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2002, Vol.29 No.3 167-179 (13 pages)
추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고... -
HMM기반 자동음소분할기의 음소분할 오류 유형 분석
김민제, 이정철, 김종진, Kim. Min-Je, Lee. Jung-Chul, Kim. Jong-Jin 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 9 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2006, Vol.25 No.5 213-221 (9 pages)
사용하는 연속음성합성에서 정확한 음소분할은 매우 중요하다. 일반적으로 음소분할은 사람에 의해 수행되지만 많은 작업량으로 인한 시간적 지연, 일관 성 유지 어려움 등 많은 문제가 발생한다. 이에 따라 음성인식에서 도입된 HMM 기반의 자동음소분할이 음성인식, 음성 합성에서 널리 사용되어지고 있지만 음성전문가의 수작업 결과와 비교할 때 HMM 기반 자동음소분할은 오류가 있고, 이는 합성음 품질의 열화의 주요 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 HMM 기반의 자동음소분할기를 사용하여 나타난 자동음소분할 결과와 수작업에 ... -
운율경계정보를 이용한 HMM기반 한국어 TTS 자연성 향상 연구
임기정, 이정철, Lim. Gi-Jeong, Lee. Jung-Chul 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 10 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2012, Vol.17 No.9 75-84 (10 pages)
이용하여 결정트리 방식으로 발화특성이 유사한 문맥의존음소들을 군집화한다. 군집화에 사용하는 문맥의존정보는 음소열 뿐만 아니라 운율정보도 포함하는데 이는 합성음의 자연성이 끊어 읽기, 억양패턴, 음의 장단과 같은 운율에 의해 크게 좌우되기 때문이다. 그러나 복잡한 운율정보를 사용할 경우 훈련과정에 포함되지 않은 문맥의존음소는 하나의 대표값으로 평활화되며 이로 인해 합성음의 자연성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 합성음의 자연성을 향상시키기 위해 복잡한 운율정보 대신 억양 변화를 상승, 평탄, 하강으로... -
확률적 매칭 방법을 사용한 음소열 기반 음성 인식
김원구, Kim. Weon-Goo 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2007, Vol.17 No.5 696-700 (5 pages)
제안하였다. 화자독립 음소 HMM을 사용하는 음성 인식 시스템은 입력 문장에 대한 음소열만을 사용하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있다. 그러나 시스템의 성능은 화자독립 모델을 사용하므로 발생하는 음소 오차 때문에 화자 종속 시스템보다 저하된다. 여기에서는 화자 적응 기술을 사용하여 화자독립 모델과 학습 데이터간의 불일치를 감소시키도록 음소열과 변환 벡터를 반복적으로 추정하는 학습 방법을 제안하였다. 화자 적응을 위한 변환 벡터를 추정하기 위하여 확률적 매칭 방법이 사용되었다. 실험은 전화선을 통하여 얻어진... -
HMM에 의한 한국어음성의 자동분할 시스템의 구현에 관한 연구
김윤중, 김미경, 이인동 한국정보기술응용학회 정보기술응용연구 : 한국정보기술응용학회지 23 Pages
한국정보기술응용학회 정보기술응용연구 : 한국정보기술응용학회지 1999, Vol.1 No.3 1-23 (23 pages)
연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering... -
다양한 연속밀도 함수를 갖는 HMM에 대한 우리말 음성인식에 관한 연구
우인성, 신좌철, 강흥순, 김석동, Woo. In-Sung, Shin. Chwa-Cheul, Kang. Heung-Soon, Kim. Suk-Dong 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 6 Pages
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 2007, Vol.11 No.2 89-94 (6 pages)
본 논문은 연속 밀도 함수를 갖는 HMM별 한국어 연속 음성인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 밀도 함수가 2개에서 44개까지 갖는 연속 HMM모델에서 가장 효율적인 연속 음성인식을 위한 방법을 제시한다. 음성 모델은 36개로 구성한 기본음소를 사용한 CI-Model과 3,000개로 구성한 확장음소를 사용한 CD-Model을 사용하였고, 언어 모델은 N-gram을 이용하여 처리하였다. 이 방법을 사용하여 500개의 문장과 6,486개의 단어에 대하여 화자 독립으로 CI Model에서 최고 94.4%의 단어인식률과 64.6%의 문장인식률을 얻었고, CD... -
클래스 종속 반연속 HMM을 이용한 립싱크 시스템 최적화
이성희, 박준호, 고한석, Lee. Sung-Hee, Park. Jun-Ho, Ko. Han-Seok 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2006, Vol.25 No.7 312-318 (7 pages)
립싱크 시스템은 음소 분할 후, 각각의 음소를 인식하는 2단계의 과정을 거쳤다. 하지만, 정확한 음소 분할의 부재와 음성이 끊긴 분할 된 음소로 이루어진 훈련 데이터들은 시스템의 전체 성능을 크게 떨어뜨렸다. 이런 문제를 해결하기 위해 Head-Body-Tail (HBT) 모델을 이용한 단모음 연속어 인식 기술을 제안한다. 주로 소규모 어휘를 다루는데 적합한 HBT 모델은 Head 와 Tail 부분에 문맥 종속 정보를 포함하여 앞 뒤 문맥에 따른 조음효과를 최대한 반영한다. 또한, 7개의 단모음을 입모양이 비슷한 세 개의 클래스로 분류하여,... -
음소 질의어 집합 생성 알고리즘
김성아, 육동석, 권오일 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2004, Vol.23 No.2 173-179 (7 pages)
효과를 보이는 음소들을 분류해 놓은 것으로서, 음성 인식 시스템 학습 시 결정트리를 기반으로 HMM (hidden Markov model)의 상태들을 클러스터링할 때 사용된다. 현재까지의 음소 질의어 집합은 대부분 음성학자나 언어학자들에 의해 수작업으로 제시되어 왔는데, 이러한 지식 기반음소 질의어들은 언어 또는 유사음소 단위 (PLU: phone like unit)에 종속될 뿐 아니라 생성된 클러스터 내의 동질성을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성 데이터를 사용하여 측정한 음소들 사이의... -
HMM 인식기에서 상태별 다중 특징 파라미터 가중
손종목, 배건성 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 6 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 1999, Vol.18 No.4 47-52 (6 pages)
특징 파라미터의 분산과 인식성능에 대한 기여도를 고려하여 각 특징 파라미터를 가중시키는 방법을 제안하였다. 각 특징 파라미터의 인식률에 비례하게 전체 기여도를 설정하고, 각 특징 파라미터의 분산에 따라 가중요인을 설정하였다. 전체 기여도와 분산에 따른 가중요인을 사용하여 각 특징 파라미터의 상태별 가중치를 설정하였다. 제안한 방법의 유효성을 살펴보기 위해 유사음소 단위의 HMM 음성인식시스템을 사용하여 인식실험을 하였다. 인식실험에서 제안한 방법으로 가중치를 설정하였을 경우에 인식률이 7.7% 향상됨을 볼 수... -
연속분포 HMM을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템 개발
김도영, 박용규, 권오욱, 은종관, 박성현, Kim. Do Yeong, Park. Yong Kyu, Kwon. Oh Wook, Un. Chong Kwan, Park. Seong Hyun 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 8 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 1994, Vol.13 No.1 24-31 (8 pages)
평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이...