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신호편의제거 알고리듬에 기초한 강인한 음성 인식시스템의 구현
임계종,계영철,구명완 한국음향학회 2000 韓國音響學會誌 Vol.19 No.1
본 논문에서는 오염된 입력음성을 보상하는 방법들 중 신호편의제거 알고리듬을 근간으로 하여 환경에 독립적이고, 연산량을 최소화하며, 그리고 기존의 인식시스템에 쉽게 적용시킬 수 있는 새로운 보상 알고리듬을 개발하였다. 이를 위하여 기존의 신호편의제거 알고리듬에 대하여 여러 개의 바이어스를 동시에 사용하는 알고리듬과 코드북을 부분적으로 검색하는 알고리듬을 추가로 제안하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬을 복합하여 적용한 경우, 기존 알고리듬에 비하여 약 1/8정도로 연산량을 감소시킬 수 있었으며, 보상 후의 인식률도 기존 신호편의제거 알고리듬의 77.58%에서 81.32%로 향상되었다. Particularly based on the signal bias removal(SBR) algorithm for compensating the corrupted speech, this paper presents a new algorithm which is independent of environments, minimizes the amount of computation, and is readily applicable to the conventional recognition system. To this end, a multiple-bias algorithm and a partial codebook search algorithm have been added to the conventional SBR algorithm. The simulation results show that combining the two algorithms proposed in this paper provides a reduction of computation time to 1/8 times as well as an improvement of the recognition rate from 77.58% of the conventional system to 81.32%.
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잡음환경및 채널왜곡에 강인한 ARS용 전화음성인식 방식 연구
안정모,임계종,계영철,구명완,Ahn, Jung-Mo,Yim, Kye-Jong,Kay, Young-Chul,Koo, Myoung-Wan 한국음향학회 1997 韓國音響學會誌 Vol.16 No.2
본고는 음성인식 기능이 추가된 음성응답장치(ARS)의 음성 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. ARS에 입력되는 전화음성은 안내방송, 전화잡음, 그리고 채널왜곡에 의하여 영향을 받기 때문에, 양질의 음성을 대상으로 하여 개발된 인식 알고리듬을 그대로 적용하면 상당한 인식률의 저하를 가져오게 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본고에서는 세 가지 방법을 제안한다: 1)음성이 시작되는 순간 안내 방송을 즉시 끊기 위한 음성 입력순간의 정확한 검출, 2)Teager 에너지를 이용한 잡음 섞인 전화음성의 효과적인 끝점검출, 3)SDCN 알고리듬을 이용한 채널왜곡의 보상. 위의 세 가지 방법을 모두 결합하여 화자독립인 전화음성을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법이 약 23%의 인식률을 보인 반면, 제안된 방식은 약 77%의 인식률로서 상당한 성능향상을 보여주었다. This paper proposes the methods for improving the recognition rate of theARS, especially equipped with the speech recognition capability. Telephone speech, which is the input to the ARS, is usually affected by the announcements from the system, channel noise, and channel distortion, thus directly applying the recognition algorithm developed for clean speech to the noisy telephone speech will bring the significant performance degradation. To cope with this problem, this paper proposes three methods: 1)the accurate detection of the inputting instant of the speech in order to immediately turn off the announcements from the system at that instant, 2)the effective end-point detection of the noisy telephone speech on the basis of Teager energy, and 3)the SDCN-based compensation of the channel distortion. Experiments on speaker-independent, noisy telephone speech reveal that the combination of the above three proposed methods provides great improvements on the recognition rate over the conventional method, showing about 77% in contrast to only 23%.
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