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본 논문은 도시계획 측면에서 GIS를 이용한 음성안내 시스템으로 , 지하철과 연관된 버스노선을 안내 서비스의 고품질화를 실현 대중 교통 이용량을 늘려 지하철의 운영 적자와 무 분별한 교통이용에서 오는 교통저하 같은 도시계획 문제들을 해결하고자 하는 연구이다. 사용된 인식 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용 하였으며, 인식 알고리듬으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리듬을 사용한다. 인식 대상 단어는 무인 버스-지하철 연결 안내 시스템에 사용되는 266개의 제어 명령어들로 구성된다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 ...

본 논문은 도시계획 측면에서 GIS를 이용한 음성안내 시스템으로 , 지하철과 연관된 버스노선을 안내 서비스의 고품질화를 실현 대중 교통 이용량을 늘려 지하철의 운영 적자와 무 분별한 교통이용에서 오는 교통저하 같은 도시계획 문제들을 해결하고자 하는 연구이다. 사용된 인식 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용 하였으며, 인식 알고리듬으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리듬을 사용한다. 인식 대상 단어는 무인 버스-지하철 연결 안내 시스템에 사용되는 266개의 제어 명령어들로 구성된다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리듬을 구현하였으며, 기존 DMS 모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션(Section)의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 사용하였다. 또한 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성 신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive) 분석 방법을 이용하였다. 음성, 동영상, DB를 연결할 때 음성인식부와 ODBC를 이용한 시스템 등록부와의 시스템 충돌로 인식률이 저하돼는 현상을 보였고 이를 기술적으로 보완하고자 힘썼다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper is a study on the Guide Information System for commands of Bus-Subway connection using voice recognition. The applied reference pattern is the Variable DMS model which is proposed to fasten execution speed and the One-Stage DP algorithm using this model is used for recognition algorithm. ...

This paper is a study on the Guide Information System for commands of Bus-Subway connection using voice recognition. The applied reference pattern is the Variable DMS model which is proposed to fasten execution speed and the One-Stage DP algorithm using this model is used for recognition algorithm. The recognition vocabulary set is composed of control command 266 words which are used in Passenger Operated Machine. The Variable DMS model which applies variable number of section in consideration of duration of the input signal is proposed. Sometimes, unnecessary recognition target word are generated. therefore model is reconstructed in on-line to handle this efficiently. The Perceptual Linear Predictive analysis method which generate feature vector from extracted feature of voice is applied. When voice and AVI file and DB is connected, The recognition rate is a lowering of efficiency on the system. Using the Timer faculty , it is improved on the ODBC environment . The PLP recognition rate and ODBC environment and ODBC environment , which is improved, is 94% and 81.54% and 85.2% respectively.