MEMS 마이크로폰 설치공간의 주파수응답 보상을 통한 음성인식 개선 (Improved Speech Recognition by Compensating for Frequency Response in the MEMS Microphone Installation Space)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 18권 / 12호 / 11 ~ 17페이지
· 저자명 : 김현갑, 김규식

초록

최근 통신 및 멀티미디어 기기에는 MEMS 마이크로폰이 탑재된다. 작은 크기 대비 우수한 음향 특성으로 폭 넓게 사용되고 있으며, 음성인식 기능을 구현하는데 있어 중요한 요소이다. 그러나 기존의 연구들은 실제 공간 특성에 대한 효과를 고려하는 것이 부족하다. 마이크로폰 센서는 제품 내부의 작은 챔버에 설치되는데, 이 챔버의 공간특성에 대한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 설치되는 챔버의 공간 특성으로 인해 변화되는 주파수응답을 파악하고 이를 보상함으로써 음성인식을 개선하고자 했다. 이를 위해 용적 설계 실험을 통해 주파수 응답 필터를 산출하고, 딥 러닝 AI 알고리즘 API를 사용해 문장단위의 음성을 Speech to text 방식으로 인식하여 필터 적용에 대한 음성인식 개선을 확인하였다. 이 결과를 통해 환경에 대한 필터 보상이 음성 인식 개선에 추가적인 도움을 줄 수 있는 것을 파악할 수 있다.

영어초록

Recently, communication and multimedia devices are equipped with MEMS microphones. It is widely used due to its excellent acoustic characteristics compared to its small size, and is an important factor in implementing the voice recognition function. However, existing studies are insufficient to consider the effect on actual spatial characteristics. The microphone sensor is installed in a small chamber inside the product, and it is necessary to understand the spatial characteristics of this chamber. In this study, we attempted to improve speech recognition by identifying and compensating for the frequency response that changes due to the spatial characteristics of the installed chamber. To this end, a frequency response filter was calculated through a volumetric design experiment, and speech recognition improvement for filter application was confirmed by recognizing sentence-level speech in a speech to text method using a deep learning AI algorithm API. From this result, it can be seen that filter compensation for the environment can additionally help improve speech recognition.

참고자료

· 없음