VoiceXML을 이용한 홈 네트워크 음성 인터페이스

노용완,김동규,신정훈,정광우,홍광석,Roh, Yong-Wan,Kim, Dong-Gyu,Shin, Jeong-Hoon,Chung, Kwang-Woo,Hong, Kwang-Seok 한국융합신호처리학회 2005 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.6 No.3

본 논문에서는 홈 네트워크 시스템 상에서의 VoiceXML을 이용한 음성 인터페이스를 제안한다. 기존의 홈 네트워크 인터페이스는 블루투스, IrDA, 무선 LAN, Home RF를 사용하지만 집 외부와 같은 원거리에서 사용 할 수 없거나 사용방법이 어려웠다. 본 논문에서 제안한 VoiceXML 음성 인터페이스는 다른 인터페이스 기술들 보다 원거리에서 사용자가 홈 네트워크 서비스를 지원 받을 수 있으며 또한 유무선 전화를 사용하여 흠 서버를 제어하며 VoiceXML server를 통하여 사용자에게 직접 전화를 걸어 문제점을 알려줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 음성 인터페이스를 홈 네트워크 측면에서 활용하였고 실질적인 원격검침, 원격제어 서비스를 구현한다. 그리고 이를 기초로 제안한 방식의 효율성을 평가한다. In this paper, we propose speech interlace using VoiceXML in home network system Existing home network uses Bluetooth, IrDA, wireless LAN and Home RF but these was able to use a long distance such as outdoors or these was difficult to using method. The proposing VoiceXML speech interlace is supported with home network services more than other interface technology in a long distance also speech interlace controls home server using a wire and a wireless phone and is informed of problems to direct calling for user through VoiceXML server. In this paper, such speech interlace is able to use the aspect of home network and supports to practical remote gauge examination, remote control services. And on the basic of that, we evaluate efficiency of purposed method.

차량 잡음 환경에서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출

노용완,이규범,이우석,홍광석,Roh, Yong-Wan,Lee, Kue-Bum,Lee, Woo-Seok,Hong, Kwang-Seok 한국융합신호처리학회 2008 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.9 No.2

정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다. Accurate voice activity detection have a great impact on performance of speech applications including speech recognition, speech coding, and speech communication. In this paper, we propose methods for voice activity detection that can adapt to various car noise situations during driving. Existing voice activity detection used various method such as time energy, frequency energy, zero crossing rate, and spectral entropy that have a weak point of rapid. decline performance in noisy environments. In this paper, the approach is based on existing spectral entropy for VAD that we propose voice activity detection method using MFB(Met-frequency filter banks) spectral entropy, gradient FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy. and gradient MFB spectral entropy. FFT multiplied by Mel-scale is MFB and Mel-scale is non linear scale when human sound perception reflects characteristic of speech. Proposed MFB spectral entropy method clearly improve the ability to discriminate between speech and non-speech for various in noisy car environments that achieves 93.21% accuracy as a result of experiments. Compared to the spectral entropy method, the proposed voice activity detection gives an average improvement in the correct detection rate of more than 3.2%.

문장음성 이해를 위한 확률모델에 관한 연구

노용완,홍광석 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.7

냄새 인식을 위한 최적의 센서 결정 방법

노용완,김동규,권형오,홍광석,Roh, Yong-Wan,Kim, Dong-Ku,Kwon, Hyeong-Oh,Hong, Kwang-Seok 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.1

본 논문에서는 다중 센서를 선택하는 냄새 인식 시스템에서 최적의 센서 조합을 선택하기 위하여 통계적 분석 기반의 센서 사이의 상관계수를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 센서 결정 방법은 금속 산화물 반도체(Metal Oxide Semiconductor : MOS) 센서 어레이를 사용하여 냄새 데이터를 획득한 후 획득한 냄새의 상관도를 기반으로 적합한 센서를 결정한다. 우선 측정 대상이 유사한 MOS 가스센서 중 응답의 크기가 작고 변화가 낮은 센서를 제외하여 총 16개의 센서를 선별한다. 입력되는 냄새로부터 16개의 센서를 사용하여 냄새 DB를 구축하고 각 센서별 상관계수를 계산한 후 상관도가 낮은 센서를 선택한다. 선택된 센서는 유사한 응답 특성을 갖는 센서를 제거한 것이며 제안한 방법으로 최적의 센서를 결정 할 수 있다. 제안된 센서 결정 방법의 성능 평가를 위해 꽃 냄새 인식 시스템에 적용하였다. 상관계수를 이용한 꽃 냄새 인식 시스템에 제안한 방법을 적용한 결과로 16개의 센서를 사용할 경우 95.67%의 인식률을 보이는 반면 제안한 센서 결정 방법을 적용한 꽃 냄새 인식 시스템은 6개를 사용한 경우 94.67%, 8개의 센서를 사용한 경우 96%의 인식률을 도출하는 것을 확인하였다. In this paper, we propose method of correlation coefficients between sensors by statistical analysis that selects optimal sensors in odor recognition system of selective multi-sensors. The proposed sensor decision method obtains odor data from Metal Oxide Semiconductor(MOS) sensor array and then, we decide optimal sensors based on correlation of obtained odors. First of all, we select total number of 16 sensors eliminated sensor of low response and low reaction rate response among similar sensors. We make up DB using 16 sensors from input odor and we select sensor of low correlation after calculated correlation coefficient of each sensor. Selected sensors eliminate similar sensors' response therefore proposed method are able to decide optimal sensors. We applied to floral scent recognition for performance evaluation of proposed sensors decision method. As a result, application of proposed method with floral scent recognition using correlation coefficient obtained recognition rate of 95.67% case of using 16 sensors while applied floral scent recognition system of proposed sensor decision method confirmed recognition rate of 94.67% using six sensors and 96% using only 8 sensors.

문장음성 이해를 위한 확률모델에 관한 연구

노용완,홍광석,Roh, Yong-Wan,Hong, Kwang-Seok 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.7

본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다. In this paper, we propose a stochastic model for sentence speech understanding using dictionary and thesaurus. The proposed model extracts words from an input speech or text into a sentence. A computer is sellected category of dictionary database compared the word extracting from the input sentence calculating a probability value to the compare results from stochastic model. At this time, computer read out upper dictionary information from the upper dictionary searching and extracting word compared input sentence caluclating value to the compare results from stochastic model. We compare adding the first and second probability value from the dictionary searching and the upper dictionary searching with threshold probability that we measure the sentence understanding rate. We evaluated the performance of the sentence speech understanding system by applying twenty questions game. As the experiment results, we got sentence speech understanding accuracy of 79.8%. In this case, probability ($\alpha$) of high level word is 0.9 and threshold probability ($\beta$) is 0.38.

스무고개 게임을 위한 음성인식

노용완(Yong-Wan Roh),윤재선(Jeh-Seon Youn),홍광석(Kwang-Seok Hong) 대한전자공학회 2002 대한전자공학회 학술대회 Vol.2002 No.6

차세대 PC를 위한 음성 인터페이스에 관한 연구

이현구,노용완 (사)디지털산업정보학회 2006 디지털산업정보학회논문지 Vol.2 No.3

후각 센서를 이용한 냄새 인식 및 실감형 멀티미디어 표현 기술

이현구,노용완 (사)디지털산업정보학회 2010 디지털산업정보학회논문지 Vol.6 No.4

In this paper, we propose a floral scent recognition using odor sensors and a odor display using odor distribution system. Proposed odor recognition has method of correlation coefficient between sensors that select optimal sensors in floral scent recognition system of selective multi-sensors. Proposed floral scent recognition system consists of four module such as floral scent acquisition module, optimal sensor decision module, entropy-based floral scent detection module, and floral scent recognition module. Odor distribution system consists of generation module of distribution information, control module of distribution, output module of distribution. We applied to floral scent recognition for performance evaluation of proposed sensors decision method. As a result, application of proposed method with floral scent recognition obtained recognition rate of 95.67% case of using 16 sensors while applied floral scent recognition system of proposed sensor decision method confirmed recognition rate of 96% using only 8 sensors. Also, we applied to odor display of proposed method and obtained 3.18 thorough MOS experimentation.

한국어 Text-to-speech 시스템의 음질 개선에 관한 연구

이현구,노용완 (사)디지털산업정보학회 2007 디지털산업정보학회논문지 Vol.3 No.4

유비쿼터스를 위한 후각 인식 컨텐츠 구현

이현구,노용완 (사)디지털산업정보학회 2008 디지털산업정보학회논문지 Vol.4 No.3

Recently, with the sensor technology, research about the electronic nose system which imitated the olfactory organ are being pushed actively. But, in case of general electronic nose system, an aroma is measured at the laboratory space where blocked external environment and is analyzed a part of measured data. In this paper, we propose the system which can measure and recognize an aroma in natural environment. We propose the Entropy algorithm which can detect the sensor reaction section among the continuous detection processing about an aroma. And we implement the aroma recognition system using the PCA(Principal Components Analysis) and K-NN(K-Nearest Neighbor) about the detected aroma. In order to evaluate the performance, we measured the aroma pattern, about 9 aroma oil, 50 times respectively. And we experimented the aroma detection and recognition using this. There was an error of 0.2s in the aroma detection and we get 84.3% recognition rate of the aroma recognition.