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G.723기반의 음성인식을 위한 변별적인 음성 특징 벡터 선정
이규환(Kyuwhan Lee),정민화(Minhwa Chung) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
정보 통신 분야의 발달로 사람들의 전화 사용이 늘어나고 또한 전화기에 여러 가지 멀티미디어 기능들이 추가되면서 음성 인식의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 현재의 기술로는 음성 인식의 성능이 사람들의 기대치를 만족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 G.723을 이용한 네트워크 상에서 음성 인식 시간을 줄이고 같은 차수에서 더 좋은 음성 인식 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 일반적인 보코더는 채널을 통과시킬 때 왜곡을 최소화 하기 위해 양자화할 때 안정적이라고 알려져 있는 LSP 파라메터를 양자화하여 전송한다. 전송된 양자화된 LSP 파라메터는 복호화기를 통과하게 되는데 본 연구에서는 양자화된 LSP 파라메터를 음성인식에 직접 이용하여 음성 합성한 후 음성 특징 파라메터를 추출하는 시간을 줄일 수 있고 음성 합성시 왜곡을 미연에 방지할 수 있다. 본 연구에서는 변별적인 기준에 의해 특징 벡터 요소들을 순서화를 이용하여 음성 특징 벡터의 차수를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 G.723에 적용시켜 보았다. 순서화 된 음성 특징 요소들 중에서 인식 목적에 적절한 차수를 선정하면 차수를 줄이면서도 음성인식 성능은 유지 또는 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 네트워크 통신망에서도 음성인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였고, 기존의 합성음에서 음성인식을 하는 방법보다 시간도 크게 단축할 수 있었다.
이규환(Lee, Kyuwhan),정지오(Chung, Jio),신대진(Shin, Daejin),정민화(Chung, Minhwa),강경희(Kang, Kyunghee),장윤희(Jang, Yunhee),장경호(Jang, Kyungho) 한국음성학회 2016 말소리와 음성과학 Vol.8 No.2
In emergency dispatching at 119 Command & Dispatch Center, some inconsistencies between the ‘standard emergency aid system’ and ‘dispatch protocol,’ which are both mandatory to follow, cause inefficiency in the dispatcher’s performance. If an emergency dispatch system uses automatic speech recognition (ASR) to process the dispatcher’s protocol speech during the case registration, it instantly extracts and provides the required information specified in the "standard emergency aid system,’ making the rescue command more efficient. For this purpose, we have developed a Korean large vocabulary continuous speech recognition system for 400,000 words to be used for the emergency dispatch system. The 400,000 words include vocabulary from news, SNS, blogs and emergency rescue domains. Acoustic model is constructed by using 1,300 hours of telephone call (8 kHz) speech, whereas language model is constructed by using 13 GB text corpus. From the transcribed corpus of 6,600 real telephone calls, call logs with emergency rescue command class and identified major symptom are extracted in connection with the rescue activity log and National Emergency Department Information System (NEDIS). ASR is applied to emergency dispatcher’s repetition utterances about the patient information. Based on the Levenshtein distance between the ASR result and the template information, the emergency patient information is extracted. Experimental results show that 9.15% Word Error Rate of the speech recognition performance and 95.8% of emergency response detection performance are obtained for the emergency dispatch system.