음성은 인간이 사용하는 가장 간단하고 효율적인 정보교환 수단이다. 이러한 음성을 컴퓨터에 응용하는 음성 인식에 대한 연구는 끊임없이 계속 되어져 왔고 현재는 이를 응용한 제품들이 나와 있다. 그러나 의료시스템에는 아직 적용이 되지 않고 있는데 가장 큰 이유는 의료 전문 용어의 발화에 대한 문제점과 이에 따른 전문 데이터베이스가 없기 때문이다. 본 논문에서는 가변어휘 기반의 의료 전문 용어에 적용한 음성인식기를 구현 및 실험하였다. 구현된 시스템은 발화된 음성신호를 끝점검출기에 입력하여 음성이 발성된 구간만을 잘라낸 후 음성에 해당하는 구간의 신호를 음성특징추출부에 입력한다. 본 연구에서는 음성특징으로서 mel-cepstrum을 사용하였다. 분석 된 음성특징 ...
음성은 인간이 사용하는 가장 간단하고 효율적인 정보교환 수단이다. 이러한 음성을 컴퓨터에 응용하는 음성 인식에 대한 연구는 끊임없이 계속 되어져 왔고 현재는 이를 응용한 제품들이 나와 있다. 그러나 의료시스템에는 아직 적용이 되지 않고 있는데 가장 큰 이유는 의료 전문 용어의 발화에 대한 문제점과 이에 따른 전문 데이터베이스가 없기 때문이다. 본 논문에서는 가변어휘 기반의 의료 전문 용어에 적용한 음성인식기를 구현 및 실험하였다. 구현된 시스템은 발화된 음성신호를 끝점검출기에 입력하여 음성이 발성된 구간만을 잘라낸 후 음성에 해당하는 구간의 신호를 음성특징추출부에 입력한다. 본 연구에서는 음성특징으로서 mel-cepstrum을 사용하였다. 분석 된 음성특징 벡터의 열은 HMM (hidden Markov model) 디코더 (decoder)에 입력되어 가장 높은 확률을 보이는 단어로 인식하게 되는데, 200 단어에 해당하지 않는 단어를 발화하더라도 200 단어중 하나로 인식이 되므로 이를 거절해야 할 필요가 있다. 이를 위하여 기존에 널리 사용되는 신뢰도 중 하나를 택하여 구현하였으며 인식된 단어를 거절/승낙하여 그 결과를 상위의 모듈에 전달하게 된다. 인식실험결과는 메뉴명에 대해서는 99.2%의 인식률을 보였으며, 환자의 병명에 대해서는 85%의 인식률을 보였다. 거절기능은 메뉴에 대하여 실험하였는데, 90%의 거절성능을 보이고 있음을 확인하였다. 또한, 본 인식기를 기존의 PACS와 연동하기 위하여 간단한 시나리오를 작성하고, 작성된 시나리오에 따라 PACS를 구동하고 판독실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 본 인식기를 PACS에 적용하여 판독하는데 유용성을 확인할 수 있었다. 따라서 결론적으로 본 논문에서는 음성을 사용한 PACS 구동의 가능성을 보였다고 할 수 있다. 그러나 향후 외국어인 병명을 발성하는데 대한 발음사전 규칙에 대한 연구가 더 필요하겠으며, 연속음 인식기술을 이용한 판독에 대해서도 심도 있는 연구가 진행되어야했다.
음성은 인간이 사용하는 가장 간단하고 효율적인 정보교환 수단이다. 이러한 음성을 컴퓨터에 응용하는 음성 인식에 대한 연구는 끊임없이 계속 되어져 왔고 현재는 이를 응용한 제품들이 나와 있다. 그러나 의료시스템에는 아직 적용이 되지 않고 있는데 가장 큰 이유는 의료 전문 용어의 발화에 대한 문제점과 이에 따른 전문 데이터베이스가 없기 때문이다. 본 논문에서는 가변어휘 기반의 의료 전문 용어에 적용한 음성인식기를 구현 및 실험하였다. 구현된 시스템은 발화된 음성신호를 끝점검출기에 입력하여 음성이 발성된 구간만을 잘라낸 후 음성에 해당하는 구간의 신호를 음성특징추출부에 입력한다. 본 연구에서는 음성특징으로서 mel-cepstrum을 사용하였다. 분석 된 음성특징 벡터의 열은 HMM (hidden Markov model) 디코더 (decoder)에 입력되어 가장 높은 확률을 보이는 단어로 인식하게 되는데, 200 단어에 해당하지 않는 단어를 발화하더라도 200 단어중 하나로 인식이 되므로 이를 거절해야 할 필요가 있다. 이를 위하여 기존에 널리 사용되는 신뢰도 중 하나를 택하여 구현하였으며 인식된 단어를 거절/승낙하여 그 결과를 상위의 모듈에 전달하게 된다. 인식실험결과는 메뉴명에 대해서는 99.2%의 인식률을 보였으며, 환자의 병명에 대해서는 85%의 인식률을 보였다. 거절기능은 메뉴에 대하여 실험하였는데, 90%의 거절성능을 보이고 있음을 확인하였다. 또한, 본 인식기를 기존의 PACS와 연동하기 위하여 간단한 시나리오를 작성하고, 작성된 시나리오에 따라 PACS를 구동하고 판독실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 본 인식기를 PACS에 적용하여 판독하는데 유용성을 확인할 수 있었다. 따라서 결론적으로 본 논문에서는 음성을 사용한 PACS 구동의 가능성을 보였다고 할 수 있다. 그러나 향후 외국어인 병명을 발성하는데 대한 발음사전 규칙에 대한 연구가 더 필요하겠으며, 연속음 인식기술을 이용한 판독에 대해서도 심도 있는 연구가 진행되어야했다.
A human speech is the most simple and efficient method for an exchange of informations. There have recently been considerable research activities about speech recognition to apply speech to the computer. However, the speech recognition system is not yet applicated in medical systems because there is...
A human speech is the most simple and efficient method for an exchange of informations. There have recently been considerable research activities about speech recognition to apply speech to the computer. However, the speech recognition system is not yet applicated in medical systems because there is many problems about speaking of foreign language and no database of medical terms. In this thesis, we developed and experimented the variable word speech recognition interface system applicable to medical terms. The recognition process was as follows. At first, speech signal was applied to the module of end point detections. Then the feature vector extraction module calculated parameter values from the speech signal. In this thesis, we used mel-cepstrum as feature vector. And the HMM decoder module calculated the probability using the sequence of feature vectors as input. At last, the recognition results were verified by the module of confidence measure. This module calculated the confidence value of the recognized word and then determined whether that word was accepted or rejected. In our experiment, we achieved recognition accuracy of 99.2% for the menu names and 85% for the diagnostic names of patient. We experimented on rejection performance about menu, and the result showed rejection performance of 90%. We made a simple scenario in order to interface the system to the existing PACS and achieved reading experiment according to the scenario. As result of our experiments, the speech recognition system was useful in PACS reading. In conclusion, we show the possibility of PACS operation to use speech. However, It will require the further research about the rule for pronunciation dictionary to speak diseases as a foreign language and reading using continuous speech recognition.
A human speech is the most simple and efficient method for an exchange of informations. There have recently been considerable research activities about speech recognition to apply speech to the computer. However, the speech recognition system is not yet applicated in medical systems because there is many problems about speaking of foreign language and no database of medical terms. In this thesis, we developed and experimented the variable word speech recognition interface system applicable to medical terms. The recognition process was as follows. At first, speech signal was applied to the module of end point detections. Then the feature vector extraction module calculated parameter values from the speech signal. In this thesis, we used mel-cepstrum as feature vector. And the HMM decoder module calculated the probability using the sequence of feature vectors as input. At last, the recognition results were verified by the module of confidence measure. This module calculated the confidence value of the recognized word and then determined whether that word was accepted or rejected. In our experiment, we achieved recognition accuracy of 99.2% for the menu names and 85% for the diagnostic names of patient. We experimented on rejection performance about menu, and the result showed rejection performance of 90%. We made a simple scenario in order to interface the system to the existing PACS and achieved reading experiment according to the scenario. As result of our experiments, the speech recognition system was useful in PACS reading. In conclusion, we show the possibility of PACS operation to use speech. However, It will require the further research about the rule for pronunciation dictionary to speak diseases as a foreign language and reading using continuous speech recognition.
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