[음성신호처리] 음성인식 기술 및 국내외 현황

소개

음성인식 기술 및 국내외 현황자료입니다.

목차

1. 개요

2. 음성인식 기법
2.1 음성특징추출
2.2 음성인식 방법

3. 음성인식 기술의 국내외 현황
3.1 국내동향
3.2 국외동향

4. 현재의 음성인식 기술수준

5. 최근의 음성인식 연구동향
5.1 잡음에 강인한 음성인식 방식
5.2 화자적응 기술
5.3 분산음성인식
5.4 멀티모달 음성인식

6. 결론

본문내용

2. 음성인식 기법
2.1 음성특징추출
특징추출 과정의 목적은 음성학적 정보는 잘 표현하면서 그 이외의 음향적 변화(배경잡음, 채널왜곡, 화자 차이, 발음 태도 등)에는 둔감한 특징 벡터들을 추정하는 것이다. 그러나, 이러한 이상적인 특징추출 방법은 아직까지 알려져 있지 않으며, 일반적으로 음성의 청취기관이나 발생기관의 단순화된 모델에 근거를 둔 켑스트럼(cepstrum) 영역의 특징 벡터들이 주로 사용된다.
2.1.1 LPC(Linear Predictive Coding) 추출
과거의 일정 개수의 샘플 값들에 계수를 각각 곱하고 이를 총 합한 값으로 현재의 샘플값을 예측하려는 시도에서 출발한다. 이 계수들을 선형예측계수(LPC)라 하고 이를 전달함수 입장에서 보았을 때 전극(All-pole)모델을 이룬다.
각 극성분들은 주파수상에서 공명주파수의 위치를 의미하는데 이는 스펙트럼 포락선을 근하화한 형태로 성도의 전달함수를 표현해준다. LPC를 추출하는 과정으로는 구간내의 자기상관계수를 구하고 이를 재귀적인 방법을 통해서 빠르게 계산하는Durvin의 알고리즘이 개발되어 있다. LPC계수를 기반으로 하여 음성인식에 효과적인 켑스트럼 계수로 변환하여 사용하기도 한다. 켑스트럼은 로그 스펙트럼을 푸리에 변환 한 것으로 성도모델에 관한 파라미터와 입력 기저신호에 관한 모델을 선형적으로 분리함으로써 성도 모델을 나타내는 파라미터 추출에 유리한 추출 방법이다.

참고자료

· 1. 음성인식 기술 김형순 저
· 2. 음성정보처리 기술과 현황과 전망 김형순 저
· 3. 음성인식 금정성 저
· 4. 음성정보처리 기술
· 5. 국내 음성정보처리산업 현황조사 및 비즈니스 모델 개발에 관한 연구 한국음향학회
· 6. 디지털 타임즈
· 7. 전자신문