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      • KCI등재

        벡터 양자화 화자적응기법을 사용한 한국어 단어 인식

        최갑석,Choi, Kap-Seok 한국음향학회 1991 韓國音響學會誌 Vol.10 No.4

        본 논문에서는 퍼지벡터양자화보다 양자화 왜곡을 더욱 저감시키기 위하여 에너지부분공간을 도입한 퍼지벡터양자화(energy subspace fuzzy vector quatization : ESFVQ)를 제안하였으며, 그것을 화자적응에 적용한 에너지부분공간 퍼지벡터양자화 화자적응기법에 의하여 미지화자의 한국어 단어를 인식하였다. 화자적응을 위한 학습과정에서 에너지 부분공간에 따른 퍼지 히스토그램으로 사상코드북을 작성하였으며, 인식과정에서 미지화자의 음성을 ESFVQ에 의해 복화화하므로써 인식율의 향상을 도모하였다. 남성 2인과 여성 1인이 발성한 DDD 전화 지역명에 대하여 ESFVQ에 의한 양자화 왜곡 및 화자적응 단어 인식율을 측정하여 그 성능을 평가하였다. ESFVQ의 양자화 왜곡은 벡터 양자화보다 22% 감소되었으며, 퍼지 벡터 양자화보다 5% 감소되었다. 또한, ESFVQ에 의한 화자적응방법으로 인식한 결과, 화자적응을 고려하지 않은 방법보다 26%, 벡터 양자화에 의한 방법보다 11%의 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. This paper proposes the ESFVQ(energy subspace fuzzy vector quantization) that employs energy subspaces to reduce the quantizing distortion which is less than that of a fuzzy vector quatization. The ESFVQ is applied to a speaker adaptation method by which Korean words spoken by unknown speakers are recognized. By generating mapped codebooks with fuzzy histogram according to each energy subspace in the training procedure and by decoding a spoken word through the ESFVQ in the recognition proecedure, we attempt to improve the recognition rate. The performance of the ESFVQ is evaluated by measuring the quantizing distortion and the speaker adaptive recognition rate for DDD telephone area names uttered by 2 males and 1 female. The quatizing distortion of the ESFVQ is reduced by 22% than that of a vector quantization and by 5% than that of a fuzzy vector quantization, and the speaker adaptive recognition rate of the ESFVQ is increased by 26% than that without a speaker adaptation and by 11% than that of a vector quantization.

      • KCI등재

        A Study on the Extraction of Feature by State-Space Concept with Euclidean Distance Operator

        최갑석,윤동한,Choi, Kap Seok,Yoon, Dong Han The Institute of Electronics and Information Engin 1986 전자공학회논문지 Vol.23 No.6

        An efficient and reliable method for the extraction of features is presented. The method utilizes by a state technique with Euclidean distance operator. The proposed method is compared with the Sobel Operator. Simulation results show that our method performs as well as the Sobel operator.

      • KCI등재

        VQ와 Fuzzy 이론을 이용한 단어인식

        김자용,최갑석,Kim, Ja-Ryong,Choi, Kap-Seok 한국음향학회 1991 韓國音響學會誌 Vol.10 No.4

        음성인식에 있어서 문제점의 하나는 발성자에 따른 주파수 변동문제이다. 본 논문에서는 이러한 음성 신호의 주파수 특성의 변동에 따른 영향을 해결하기 위하여 fuzzy 이론을 도입하였다. 여기서 표준패턴은 음성신호의 대표적인 특징들을 포함하고 있어야 하므로, 먼저 여러 화자가 발성한 단어들을 벡터 양자화한 코드북을 생성하였으며, 이코드북으로 부터 추출한 피크 주파수와 피크 에너지를 fuzzy화 패턴으로 작성하였다. 입력 음성신호로 부터 추출한 특징량인 스펙트럼의 피크 주파수와 피크에너지를 각각 멤버쉽 함수로 표현하여 fuzzy 추론에 의한 단어인식을 하였다. 실제 확신도 계산에 있어서는 계산량을 줄이기 위하여 fuzzy 값의 차만으로 확신도를 구하는 개선 확신도를 제안하여 사용하였다. 한국어 숫자음을 인식 실험한 결과 주파수 특성의 변동에 따른 영향을 해결할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 개선 확신도 계산방법에 의해서 기억용량과 계산량을 감소 시킬 수 있었다. The frequency variation among speakers is one of problems in the speech recognition. This paper applies fuzzy theory to solve the variation problem of frequency features. Reference patterns are expressed by fuzzified patterns which are produced by the peak frequency and the peak energy extracted from codebooks which are generated from training words uttered by several speakers, as they should include common features of speech signals. Words are recognized by fuzzy inference which uses the certainty factor between the reference patterns and the test fuzzified patterns which are produced by the peak frequency and the peak energy extracted from the power spectrum of input speech signals. Practically, in computing the certainty factor, to reduce memory capacity and computation requirements we propose a new equation which calculates the improved certainty factor using only the difference between two fuzzy values. As a result of experiments to test this word recognition method by fuzzy interence with Korean digits, it is shown that this word recognition method using the new equation presented in this paper, can solve the variation problem of frequency features and that the memory capacity and computation requirements are reduced.

      • KCI등재

        사상멤버쉽함수에 의한 화자적응 단어인식

        이기영,최갑석,Lee, Ki-Yeong,Choi, Kap-Seok 한국음향학회 1992 韓國音響學會誌 Vol.11 No.3

        본논문에서는 불특정화자 음성인식의 문제점이 되는 개인차에 의한 변동을 흡수하기 위하여 사상멤버쉽함수에 의한 화자적응 단어인식 방법을 제안하였다. 이방법의 학습과정에서는 미지화자의 표준화자의 스펙트럼패턴 사이에서 작성된 사상코드북에 퍼지이론을 도입하여 사상멤버쉽함수를 작성하였으며, 인식과정에서는 미지화자의 음성패턴을 사상멤버쉽함수에 의해 표준화자의 음성패턴에 적응된 패턴으로 재구성하고 뉴럴-퍼지패턴매칭에 의해 단어를 인식하였다. 본 방법의 타당성을 평가하기 위하여, 28개의 DDD 지역명을 대상으로 실험한 결과, 종래의 사상코드북에 의한 벡터양자화 화자적응방법에서는 64.9[%], 퍼지벡터양자화 화자적응방법에서는 76.1[%]의 인식율을 얻었으나, 사상멤버쉽함수에 의한 화자적응방법에서는 95.4[%]의 향상된 인식율을 얻으므로써 인식성능의 우수함을 확인하였다. 또한 사상멤버쉽함수의 작성과정에서는 반복된 학습과정이 불피요하며, 기억용량과 계산량도 사상코드북에 의한 화자적응방법보다 각각 1/30, 1/500배 정도였다. In this paper, we propose the speaker adaptive word recognition method using a mapped membership function, in order to absorb a fluctuation owing to personal difference which is a problem of speaker independent speech recognition. In the training procedure of this method, the mapped membership function is made with the fuzzy theory introducded into a mapped codebook, between an unknown speaker's spectrum pattern and a standard speaker's one. In the recognition procedure, an input pattern of an unknown speaker is reconstructed to the pattern which is adapted to that of a standard speaker by the mapped membership function. To show the validity of this method, word recognition experiments are carried out using 28 DDD area names. The recognition rate of the conventional speaker-adaptive method using a mapped codebook by VQ is 64.9[%], and that made by a fuzzy VQ is 76.2[%]. Throughout the experiment using a mapped membership function, we can achieve 95.4[%] recognition rate. This shows that our proposed method is more excellent in recognition performance. Moreover, this method doesn't need an iterative training procedure to make the mapped membership function, and memory capacity and computation requirements for this method are reduced to 1/30 and 1/500 time of those for the conventional method using a mapped codebook, respectively.

      • KCI등재

        Fuzzy 推論을 이용한 온라인 筆記體 한글문자 認識에 관한 연구

        최용엽,최갑석,Choi, Yong-Yub,Choi, Kap-Seok 대한전자공학회 1990 전자공학회논문지 Vol. No.

        本 論文에서는 퍼지推論을 利用한 온라인 筆記體 한글文字의 認識에 관하여 硏究하였다. 筆記者 마다의 筆體變動으로 인한 애매성을 解決하기 위해, 각 스트로크間의 相對位置情報마다 作成되는 生成 을 퍼지推論에 適用하여 筆記體 한글을 認識하였다. 處理시간을 短縮하기 위하여, 入力文字의 스트로크 數에 따라 미리 分類한 基準文字의 小群을 선택하였고, 이 小群의 文字들과 入力文字와의 거리에 許容限果를 주어 基準文字들을 감소시켜 퍼지推論에 적용하였다. 10人으로부터 수집된 39990字의 筆記體 한글文字에 대하여 實驗한 結果, $99.5{\%}$의 認識과 0.4초/文字의 平均處理 速度를 얻었다. This paper studies on an on-line recognition of handwritten Hangeul characters using the fuzzy inference. To solve the ambiguity due to the variations of writing style by writes, these handwri-tten characters are recognized by means of the fuzzy inference on the production rule which is generated with every relative position information between strokes. In order to reduce the processing time, a subgroup which is previously classified with the number of strokes of reference characters is selected according to the number of strokes of input character, and the tolerance limit of distances between input character and reference characters of a subgroup is introduced to reduce the reference characters which is applied to the fuzzy inference. Experimental results for handwritten Hanguel charters 3990 by 10 writers show the recognition rate of $99.5{\%}$and the average processing time of 0.4sec/character.

      • KCI등재

        벡터양자화에 의한 group-labelling과 1-段 DP를 이용한 한국어 연결 숫자음 인식에 관한 연구

        김자용,최갑석,Kim, Ja-Ryong,Choi, Kap-Seok 한국음향학회 1991 韓國音響學會誌 Vol.10 No.2

        본 논문에서는 한국어 연결 숫자음 인식을 하였다. 처리 시간을 줄이기 위하여 벡터양자화와 1-段 DP 법을 결합하는 방법을 도입하였으며, 표준패턴의 수를 줄이기 위한 새로운 group-labelling 기법을 제안하였다. 여기서 group-labelling은 벡터양자화에 의해 연결 숫자음을 각각 group으로 분류하여 labelling에 줌으로서 인식 대상이 되는 표준패턴의 수를 줄여주는 방법이다. 이 방법을 평가하기 위하여 3 연결 숫자음을 대상으로 실험한 결과, labelling된 group의 선택 수가 적을수록 표준패턴의 수가 감소하므로써 계산량을 감소시킬 수 있었다. In this paper, we have recognized Korean connected-digits. To reduce the processing time the method of combining VQ one-stage DP is introduced and to reduce the number of reference pattern a new group labelling technique is proposed. Group-labelling is a method to segment and label connected-digit into groups by VQ. As experimental results with 3 connected-digits, the number of reference patterns are reduced in proportion to the number of groups which are labelled.

      • KCI등재

        他話者의 勵起信號를 이용한 抑揚變換

        이기영,최창석,최갑석,이현수,Lee, Ki-Young,Choi, Chang-Seok,Choi, Kap-Seok,Lee, Hyun-Soo 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.4

        본 논문에서는 원음성을 원하는 억양의 음성으로 변환시켜 주기 위한 기초연구로서 타화자의 여기신호를 이용한 억양변환방법을 제안하였다. 이방법에서는 타화자의 여기신호를 억양정보로 이용하였으며, 타화자의 성도스펙트럼과 DTW에 의해 정합되는 원신호의 성도스펙트럼를 추출하여 여기신호의 스펙트럼과 곱한 후 단시간푸리에 역변환해 줌으로써 억양변환된 음성을 합성하였다. 본 방법에 의해 억양변환된 합성음성을 평가하기 이하여 30명의 남성화자가 발성한 한국어 단모음과 문장음성을 대상으로 억양변환실험을 수행한 후 기본주파수의 궤적과 스펙트로그램 및 왜곡측정을 비교하고 MOS테스트를 실시한 결과 제안된 방법에 의해 임의의 음성을 타화자음성의 억양으로 변환시킬 수 있음을 확인하였다. In this paper an intonation conversion method is presented which provides the basic study on converting the original speech into the artificially intoned one. This method employs the other speaker's excitation signals as intonation information and the original vocal tract spectra, which are warped with the other speaker's ones by using DTW. as vocal features, and intonation converted speech signals are synthesized through short-time inverse Fourier transform(STIFT) of their product. To evaluate the intonation converted speech by this method, we collect Korean single vowels and sentences spoken by 30 males and compare fundamental frequency contours spectrograms, distortion measures and MOS test between the original speech and the converted one. The result shows that this method can convert and speech into the intoned one of the other speaker's.

      • KCI등재

        신경회로망을 이용한 물체인식

        김형근,박승규,송철,최갑석,Kim, Hyoung-Geun,Park, Sung-Kyu,Song, Chull,Choi, Kap-Seok 한국통신학회 1992 韓國通信學會論文誌 Vol.17 No.3

        본 논문은 신경회로망을 이용한 물체인식에 관한 연구로써, 인식은 물체의 경계점으로부터 추출된 국부 특징들로 구성되는 각 선형선소들간의 매칭에 의해 이루어진다. 그러나 추출된 특징들은 물체를 구성하는 선형선소들간의 유사성 때문에 특징 공간상에서 다른 모델과의 경계가 불분명하게 되므로 인식의 애매성이 발생하고, 특징의 유사성에 기인한 신경 회로망의 경계분리능력의 한계에 따라 인식률의 저하를 가져온다. 따라서, 본 논문에서는 인식의 애매성을 해소하고, 인식율의 향상을 도모할 수 있도록 2개의 신경회로망을 다단결합한 물체인식 시스템을 구성하였으며, 물체를 효과적으로 기술할 수 있는 국부 특징량을 사용하였다. 실험을 통하여 구성된 물체인식 시스템의 타당성을 확인하였으며, 중복 물체 및 변형된 물체에 적용하여 그 결과를 고찰하였다. In this paper object recognition using neural network is studied. The recognition is accomplished by matching linear line segments which are formed by local features extracted from the curvature points. Since there is similarities among segments. The boundary of models is not distinct in feature space. Due to these indistinctness the ambiguity of recognition occurs, and the recognition rate becomes degraded according to the limitation of boundary decision capability of neural network for similar of features. Object recognition and to improve recognition rate. Local features are used to represent the object effectively. The validity of the object recognition system is demonstrated by experiments for the occluded and varied objects.

      • KCI등재

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