일반기술

HMM음성인식시스템,인식용 특징 추출장치 및 방법,인식제어방법,새로운어휘발음사전구축방법

본 기술은 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)의 파라미터를 추출할때 사용하는 특징과 인식할때 사용하는 특징을 다르게 구성하여 특징을 추출하고 훈련할때 포함되지 않는 새로운 어휘를 인식할 수 있도록 하여 인식 시간을 향상시킨 HMM 음성인식 시스템, 인식용 특징 추출장치 및 방법, 인식 제어방법, 새로운 어휘 발음사전 구축방법에 관한 것으로서, 종래의 HMM 음성인식 시스템에서는 HMM 파라미터를 만들기 위하여 사용하는 특징과 인식할때 사용하는 특징이 동일하였기 때문에 선택된 특징의 종류에 따라 인식과정이 매우 복잡하였다. 한편, HMM의 기본 유니트로 이옴(allophone) 혹은 음소를 사용하는 음성인식 시스템에서 훈련대상 어휘에 포함되지 않는 새로운 어휘를 인식하고자 할 경우에는 새로운 어휘의 발음현상을 기본 유니트로 표현하여 주는 발음사전 구축작업이 필요하였다. 이를 위한 종래의 방식은 문맥독립이음(context-independentallophone) 혹은 문맥독립음소(context-independent phoneme)를 사용하거나, 문맥종속이음(context-dependent allophone) 혹은 문맥종속음소(context-dependent phoneme)를 사용하였다. 문맥독립이음 혹은 문맥독립음소를 사용하면 새로운 어휘의 발음현상을 제대로 표현하여 줄 수 없으며 종래의 문맥종속이음 혹은 문맥종속음소를 사용할 경우 복잡한 별도의 처리과정이 필요하였다.종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 기술은, HMM 파라미터를 추출할 때는 여러종류의 특징을 사용하고 인식하는 과정에서는 실시간 처리가 가능한 간단한 특징만을 사용하는 특징 추출방법을 이용하고, 훈련 대상에 포함되지 않는 새로운 어휘를 인식하고자 할때 간결하게 새로운 어휘를 기본유니트로 표현하고 인식시간을 향상시킨 위한 HMM 음성인식 시스템, 인식용 특징 추출장치 및 방법, 인식제어방법, 새로운 어휘 발음사전 구축방법을 제공하는데 그 특징이 있다..