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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이종우
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 숙명여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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본 논문은 최근 스마트폰의 보급이 확산됨에 따라, 요구가 급속하게 증가하고 있는 음성 인식의 일부로써 한국어 음소 중 파찰음 인식에 대한 연구이다. 음소는 음성을 구성하고 있는 최소단위로써 음성을 인식하는데 매우 중요한 역할을 한다. 음소를 기본단위로 하는 음성 인식 기법은 음절이나 단어단위의 인식보다 매우 효과적인 방법이지만 각각의 음소들을 정확하게 분리하고 인식하려면 발음의 다양성 등으로 인해 많은 어려움이 존재한다.
본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 음성 인식 시스템 구현의 일부로써 한국어 음소 중 인식하기 어려운 음소로 알려진 파찰음을 인식하기 위한 새로운 기법으로, 부호 분포 변동성을 제안한다. 아날로그 파형에 기초하여 ‘ㅅ’의 음성 파형을 분석한 결과, 파찰음과 비슷하다는 점에 착안하여 ‘ㅅ’, ‘ㅈ’, ‘ㅊ’ 만을 묶어서, 인식하고자 하는 파찰음으로 새로이 정의하였으며, 제안된 부호 분포 변동성 지표를 검증하기 위해 모바일 안드로이드 환경에서 실행되는 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템으로2음절 고립단어를 대상으로 실험을 수행한 결과, 기존 방법인 영교차율(ZCR)에 비해 부호 분포 변동성을 이용한 파찰음 인식 기법이 에러율을 적어도 52.2% 이상 감소시킨다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 음성 인식 시스템 구현의 일부로써 한국어 음소 중 인식하기 어려운 음소로 알려진 파찰음을 인식하기 위한 새로운 기법으로, 부호 분포 변동성을 제안한다. 아날로그 파형에 기초하여 ‘ㅅ’의 음성 파형을 분석한 결과, 파찰음과 비슷하다는 점에 착안하여 ‘ㅅ’, ‘ㅈ’, ‘ㅊ’ 만을 묶어서, 인식하고자 하는 파찰음으로 새로이 정의하였으며, 제안된 부호 분포 변동성 지표를 검증하기 위해 모바일 안드로이드 환경에서 실행되는 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템으로2음절 고립단어를 대상으로 실험을 수행한 결과, 기존 방법인 영교차율(ZCR)에 비해 부호 분포 변동성을 이용한 파찰음 인식 기법이 에러율을 적어도 52.2% 이상 감소시킨다는 것을 확인하였다.
목차
제 1 장 서론 = 11.1 연구배경 및 목적 = 11.2 논문구성 및 연구방법 = 4제 2 장 관련 연구 = 52.1 음성인식 시스템의 개요 = 52.2 기본 인식단위 = 82.2.1 단어 = 82.2.2 음절 = 82.2.3 반음소 = 92.2.4 음소 = 92.3 기존 음성인식 지표 = 112.3.1 에너지(Energy) = 112.3.2 레벨 교차율(Level Crossing Rate) = 122.3.3 RMSE(Root Mean Square Error) = 13제 3 장 파찰음 인식 지표 = 143.1 파찰음 정의 = 143.2 변동성 (Volatility) = 193.3 부호 분포 (Sign Distribution) = 223.4 부호 분포 변동성 (Sign Distribution Volatility) = 24제 4 장 구현 = 264.1 구현 환경 및 실행 흐름 = 264.1.1 구현 환경 = 264.1.2 실행 흐름 = 274.2. 음절 구간 인식 = 294.3 파찰음 인식 = 314.4 파찰음 위치 계산 = 32제 5 장 성능평가 = 335.1 음성인식 실험 및 평가 = 335.1.1 음성데이터 = 335.1.2 실험 과정 = 335.2 기준 설정 실험 = 355.2.1 블록범위 실험 = 355.2.2 연속범위 실험 = 365.3 부호 분포 변동성 계곡 탐지 실험 = 385.4 파찰음 인식 실험 = 41제 6 장 결론 및 향후 연구과제 = 45
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