신경망 기반 음성, 영상 및 문맥 통합 음성인식

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 - CI / 41권 / 3호 / 261 ~ 272페이지
· 저자명 : 김명원, 류정우, 한문성, 이순신

초록

최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이절적인 정보의 융합에 적합한 신경망 모델을 기반으로 음성, 영상 및 문맥 정보 등 다양한 정보를 융합하여 잡음 환경에서 고립단어를 인식하는 음성인식 기법에 대하여 기술한다. 음성과 영상 특징을 이용한 이중 모드 신경망 BMNN(BiModal Neural Network)을 제안한다. BMNN은 4개 층으로 이루어진 다층퍼셉트론의 구조를 가지며 각 층은 입력 특징의 추상화 기능을 수행한다. BMNN에서는 제 3층이 잡음에 의한 음성 정보의 손실을 보상하기 위하여 음성과 영상 특징을 통합하는 기능을 수행한다. 또한, 잡음환경에서 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 잡음환경에서 BMNN은 단순히 음성만을 사용한 것 보다 높은 성능을 보임으로써 그 타당성을 확인할 수 있을 뿐 아니라, 특히 문맥을 이용한 후처리를 하였을 경우 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 달성하였다. 본 연구는 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 다양한 추가 정보를 사용함으로써 성능을 향상시킬 수 있음을 제시한다.

참고자료

· 없음