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음성학적 지식 기반 변이음 모델을 이용한 가변 어휘 단어 인식기
김회린,이항섭,Kim, Hoi-Rin,Lee, Hang-Seop 한국음향학회 1997 韓國音響學會誌 Vol.16 No.2
본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다. In this paper, we propose a variable vocabulary word recognizer that is able to recognize new words not exist in training data. For the variable vocabulary word recognizer, we must have an on-line lexicon generator to transform new candidate words to the corresponding pronunciation sequences of phones without any large lexicon table. And, we also must make outputs. In order to model the phones and allophones reliably, we define Korean allophones by triphone clustering based on phonetic knowledge of preceding and succeeding phones of each phone. Using the clustering method, we generated 1,548 allophones with POW (Phonetically Optimized Words) 3,848 word DB. We evaluated the proposed word recognizer with POW 3,848 DB, PBW (Phonetically Balanced Words) 445 DB, and 244 word DB in hotel reservation task. Experimental results showed word recognition accuracy of 79.6% for the POW DB corresponding to vocabulary-dependent case, 79.4% in case of 445 word lexicon and 88.9% in case of 100 word lexicon for the PBW DB, and 71.4% for the hotel reservation DB corresponding to vocabulary-independent case.
AMR-WB 음성 부호화기를 이용한 TTS 데이터베이스의 효율적인 압축 기법
임종욱,김기출,김경선,이항섭,박혜영,김무영,Lim, jong-Wook,Kim, Ki-Chul,Kim, Kyeong-Sun,Lee, Hang-Seop,Park, Hae-Young,Kim, Moo-Young 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.3
본 논문에서는 효율적으로 Text-To-Speech (TTS) 데이터베이스를 압축하기 위해서 개선된 adaptive multi-rate wideband (AMR-WB) 음성 부호화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 불필요한 common bit-stream (CBS)을 제거하고, 파라미터의 델타 코딩 방식과 특정 화자에 종속적인 Huffman coding을 접목하여 음질 저하 없이 비트율을 낮추고자 하였다. 또한, 최소한의 음질 손실로 최대의 비트율 개선 효과를 볼 수 있는 손실 압축 방식도 제안하였다. 기존의 12.65 kbit/s AMR-WB 코덱에 CBS 제거를 포함한 무손실 압축 방식을 적용한 결과 음질 저하 없이 최대 12.40%의 비트율 개선 효과를 나타냈다. 또한, 손실 압축방식에서는 20.00% 비트율 개선 시 PBSQ로 0.12 정도의 음질 저하가 발생했다. This paper presents an improved adaptive multi-rate wideband (AMR-WB) algorithm for the efficient Text-To-Speech (TTS) database compression. The proposed algorithm includes unnecessary common bit-stream (CBS) removal and parameter delta coding combined with speaker-dependent huffman coding to reduce the required bit-rate without any quality degradation. We also propose lossy coding schemes to produce the maximum bit-rate reduction with negligible quality degradation. The proposed lossless algorithm including CBS removal can reduce bit-rate by 12.40% without quality degradation compared with the 12.65 kbps AMR-WB mode. The proposed lossy algorithm can reduce bit-rate by 20.00% with 0.12 PESQ degradation.