일반기술

결정 트리 기반의 상태 군집화 방법을 사용하는 비핵심어 모델링부를 포함하는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출시스템 및 그 방법

기존의 음성인식 시스템에 변경을 가하지 않으면서도 음성인식에서 핵심어 검출 성능을 향상시킬 수 있도록, 비핵심어 모델링부를 결정 트리 기반의 상태 군집화 방법을 적용하여 상태를 묶는 방법으로 교체한 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 시스템과 그 방법을 제안함. 충분한 훈련 데이터를 이용하여 각 음소에 대하여 3 상태를 갖는 HMM 모델을 구성하고, 음소에 대한 음향학적 분류를 정의한 후, 각 음소에 대한 모델이 구성되면 이를 상태별로 모음. 첫 번째 상태에 대해 평가함수가 최대가 되게 하는 문맥 질의를 선택하여 두 개의 부분집합으로 나누는 과정을 반복하여 상태가 묶이면, 훈련 데이터를 이용하여 믹스처의 개수를 순차적으로 증가시키면서 재훈련 하여 비핵심어 모델을 구성함. 이를 통해 각 상태에 따라 다른 음소들로 결합하게 됨.<기술의 특징>- 기존의 핵심어 인식 시스템의 구조를 그대로 유지하면서 인식 네트워크 구성 시 비핵심어 모델을 재구성하여 핵심어 검출 시스템의 성능을 향상시킬 수 있으므로, 음성인식 서비스의 질을 향상시킬 수 있음.- 연속적인 음성 중에서 상대적으로 중요성이 높은 특정 단어를 인식함으로써, 비핵심어를 효율적으로 모델링하여, 인식 오류 결과를 감소시킬 수 있음.- 핵심어 검출 기반 음성인식 시스템을 사용하는 모든 분야의 HCI의 입력 장치로 활용될 수 있음.