[학위논문]언어장애인의 말 명료도 향상을 위한 MEMS 마이크로폰과 음성인식 개선에 대한 연구 A study on improvement of MEMS microphone and speech recognition for speech intelligibility of speech-impaired people원문보기
언어장애인의 사회생활은 보편적이고 확산되는 추세이다. 언어장애인의 사회생활을 위해 일반인과의 원활한 의사소통은 매우 중요하다. 원활한 의사소통이 부족할 경우 서로에 대한 불신이 증가한다. 최근, 정보 기술의 발전으로 장애인을 위한 여러 가지 보조수단이 제공되고 있다. 현재 보조 수단으로 휴대폰, 보청기, 소형 마이크가 부착된 이어폰 등 여러 가지가 있다. 현재 일반적으로 이용되고 있는 소형 마이크가 부착된 이어폰 장치 는 시간당 처리에 한계가 있어 한계 초과 시 순간적 단락에 따른 정보 손 실이 발생된다. 이는 소음 환경에서 말을 길게 하는 특성을 가진 장애인 에게는 인식시스템의 인식률 저하로 연결되어 언어장애인에게 적용하기 어려운 장치 특성이 된다. 언어장애인의 언어 특성은 구강 손상으로 OOV(Out Of ...
언어장애인의 사회생활은 보편적이고 확산되는 추세이다. 언어장애인의 사회생활을 위해 일반인과의 원활한 의사소통은 매우 중요하다. 원활한 의사소통이 부족할 경우 서로에 대한 불신이 증가한다. 최근, 정보 기술의 발전으로 장애인을 위한 여러 가지 보조수단이 제공되고 있다. 현재 보조 수단으로 휴대폰, 보청기, 소형 마이크가 부착된 이어폰 등 여러 가지가 있다. 현재 일반적으로 이용되고 있는 소형 마이크가 부착된 이어폰 장치 는 시간당 처리에 한계가 있어 한계 초과 시 순간적 단락에 따른 정보 손 실이 발생된다. 이는 소음 환경에서 말을 길게 하는 특성을 가진 장애인 에게는 인식시스템의 인식률 저하로 연결되어 언어장애인에게 적용하기 어려운 장치 특성이 된다. 언어장애인의 언어 특성은 구강 손상으로 OOV(Out Of Vocabulary)로 들리는 등 일반인과는 언어 구성이 많이 상이하여 이에 대한 언어장애인 알고리즘이 필요하다. 연구방법으로는 MEMS(Micro Electro Mechanical System) 마이크로폰 장치를 이용한 음성 보정 기능과 개선 알고리즘 등 이 있다. 유도선이 부착된 MEMS 마이크로폰 장치는 재질, 길이, 모양에 따라 소리가 증폭되고, 진동이 발생되어 개별 장애인 특성에 맞는 조절 가능한 장치를 제공하여 음성 보정이 가능해진다. 언어장애인의 자연스런 발음에 대한 객관적인 근거를 제공하고자 제안 된 단어 인식 방법을 사용하였으며 이를 통한 유사 단어 사전을 구성하여 실험 시 기준 자료로 활용하였다. 또한 기존 거리 계산을 이용한 분류 방 법을 면적과 모양을 이용한 방법으로 끝점 검출 및 유사 대체 트라이폰을 사용 하였다. 장애인 특성을 분류한 조음 복잡성을 트라이폰 분류 규정에 추가하여 유사 대체 트라이폰 계산 시 사용하도록 하였다. 연구 결과로는 언어장애인이 잡음 환경에서 유도선이 부착된 MEMS 마이크로폰은 6개 장비를 사용하여 실험되었다. 인식 실험 결과 무변형 기기는 11.6%로 무변형 기기와 비교하면 실리콘3cm는 26%로 14.4% 향 상, 뒤틀린철3cm는 16.2%로 4.6% 향상, 철1cm는 16.3%로 4.9% 향상, 철 3cm는 15.8%로 4.2%의 향상된 인식률을 보였다. 본 연구의 한계점으로는 현실에 적용하기 위해서는 다양한 개별 언어장 애인의 특징을 고려하여 더 많은 재질, 길이, 모양에 대한 맞춤형 연구가 필요하다. 향후 연구 과제로는 언어장애인이 장치 이용 시 조음복잡성, 말 명료도, 자음정확도를 고려하여 개발된 MEMS 마이크로폰과 여러 가지 인식 방법들을 다양한 증상을 가진 언어장애인에게 다양한 형태의 장치로 제공하는 것이다.
언어장애인의 사회생활은 보편적이고 확산되는 추세이다. 언어장애인의 사회생활을 위해 일반인과의 원활한 의사소통은 매우 중요하다. 원활한 의사소통이 부족할 경우 서로에 대한 불신이 증가한다. 최근, 정보 기술의 발전으로 장애인을 위한 여러 가지 보조수단이 제공되고 있다. 현재 보조 수단으로 휴대폰, 보청기, 소형 마이크가 부착된 이어폰 등 여러 가지가 있다. 현재 일반적으로 이용되고 있는 소형 마이크가 부착된 이어폰 장치 는 시간당 처리에 한계가 있어 한계 초과 시 순간적 단락에 따른 정보 손 실이 발생된다. 이는 소음 환경에서 말을 길게 하는 특성을 가진 장애인 에게는 인식시스템의 인식률 저하로 연결되어 언어장애인에게 적용하기 어려운 장치 특성이 된다. 언어장애인의 언어 특성은 구강 손상으로 OOV(Out Of Vocabulary)로 들리는 등 일반인과는 언어 구성이 많이 상이하여 이에 대한 언어장애인 알고리즘이 필요하다. 연구방법으로는 MEMS(Micro Electro Mechanical System) 마이크로폰 장치를 이용한 음성 보정 기능과 개선 알고리즘 등 이 있다. 유도선이 부착된 MEMS 마이크로폰 장치는 재질, 길이, 모양에 따라 소리가 증폭되고, 진동이 발생되어 개별 장애인 특성에 맞는 조절 가능한 장치를 제공하여 음성 보정이 가능해진다. 언어장애인의 자연스런 발음에 대한 객관적인 근거를 제공하고자 제안 된 단어 인식 방법을 사용하였으며 이를 통한 유사 단어 사전을 구성하여 실험 시 기준 자료로 활용하였다. 또한 기존 거리 계산을 이용한 분류 방 법을 면적과 모양을 이용한 방법으로 끝점 검출 및 유사 대체 트라이폰을 사용 하였다. 장애인 특성을 분류한 조음 복잡성을 트라이폰 분류 규정에 추가하여 유사 대체 트라이폰 계산 시 사용하도록 하였다. 연구 결과로는 언어장애인이 잡음 환경에서 유도선이 부착된 MEMS 마이크로폰은 6개 장비를 사용하여 실험되었다. 인식 실험 결과 무변형 기기는 11.6%로 무변형 기기와 비교하면 실리콘3cm는 26%로 14.4% 향 상, 뒤틀린철3cm는 16.2%로 4.6% 향상, 철1cm는 16.3%로 4.9% 향상, 철 3cm는 15.8%로 4.2%의 향상된 인식률을 보였다. 본 연구의 한계점으로는 현실에 적용하기 위해서는 다양한 개별 언어장 애인의 특징을 고려하여 더 많은 재질, 길이, 모양에 대한 맞춤형 연구가 필요하다. 향후 연구 과제로는 언어장애인이 장치 이용 시 조음복잡성, 말 명료도, 자음정확도를 고려하여 개발된 MEMS 마이크로폰과 여러 가지 인식 방법들을 다양한 증상을 가진 언어장애인에게 다양한 형태의 장치로 제공하는 것이다.
The social life of people with speech disabilities is universal and spreading. Good communication with non-disabled people is very important for the social life of people with speech impairments. Lack of good communication increases distrust in one another. Recently, with the develop...
The social life of people with speech disabilities is universal and spreading. Good communication with non-disabled people is very important for the social life of people with speech impairments. Lack of good communication increases distrust in one another. Recently, with the development of information technology, various assistive means for the disabled are provided. At present, there are various kinds of auxiliary means such as mobile phones, hearing aids, earphones with a small microphone. Earphone devices with small microphones, which are currently used in general, have a limitation in processing per hour, and when the limit is exceeded, information loss due to a short circuit occurs. This leads to a decrease in the recognition rate of the recognition system for people with disabilities having a long speech in a noisy environment, making it difficult to apply to people with language disabilities. The speech characteristics of speech-impaired people are different from those of non-disabled people. Research methods include voice correction function and improvement algorithm using MEMS (Micro Electro Mechanical System) microphone device. MEMS microphone device with a guide line is amplified according to the material, length, and shape, and the vibration is generated to provide a device that can be adjusted according to the characteristics of the individual impaired voice correction. The proposed word recognition method was used to provide an objective basis for the natural pronunciation of people with speech impairments. In addition, the end point detection and similar alternative triphone were used as the classification method using the existing distance calculation method using area and shape. Articulation complexity, which classifies disability features, was added to the triphone classification rules to be used in calculating similar-alternative triphones. The results showed that MEMS microphones with a guidance line attached to a speech-impaired person in a noisy environment were tested using six devices. Recognition experiments showed that 11.6% of the deformed devices improved by 14.4% in 3cm of silicon, 14.4% compared to the deformed devices, 4.6% by 16.2% in warped iron, 16.3%, and 4.9% in iron by 16.3%. 15.8% improved 4.2%. The limitation of this study is that in order to apply it to reality, it is necessary to make customized research on more materials, lengths, and shapes considering the characteristics of various individuals with language impairments. In future research, MEMS microphone and speech recognition method developed in consideration of articulation complexity, speech intelligibility, and consonant accuracy when using the device will be distributed and used in various types of devices for people with language disorders with various symptoms. Construction studies are needed.
The social life of people with speech disabilities is universal and spreading. Good communication with non-disabled people is very important for the social life of people with speech impairments. Lack of good communication increases distrust in one another. Recently, with the development of information technology, various assistive means for the disabled are provided. At present, there are various kinds of auxiliary means such as mobile phones, hearing aids, earphones with a small microphone. Earphone devices with small microphones, which are currently used in general, have a limitation in processing per hour, and when the limit is exceeded, information loss due to a short circuit occurs. This leads to a decrease in the recognition rate of the recognition system for people with disabilities having a long speech in a noisy environment, making it difficult to apply to people with language disabilities. The speech characteristics of speech-impaired people are different from those of non-disabled people. Research methods include voice correction function and improvement algorithm using MEMS (Micro Electro Mechanical System) microphone device. MEMS microphone device with a guide line is amplified according to the material, length, and shape, and the vibration is generated to provide a device that can be adjusted according to the characteristics of the individual impaired voice correction. The proposed word recognition method was used to provide an objective basis for the natural pronunciation of people with speech impairments. In addition, the end point detection and similar alternative triphone were used as the classification method using the existing distance calculation method using area and shape. Articulation complexity, which classifies disability features, was added to the triphone classification rules to be used in calculating similar-alternative triphones. The results showed that MEMS microphones with a guidance line attached to a speech-impaired person in a noisy environment were tested using six devices. Recognition experiments showed that 11.6% of the deformed devices improved by 14.4% in 3cm of silicon, 14.4% compared to the deformed devices, 4.6% by 16.2% in warped iron, 16.3%, and 4.9% in iron by 16.3%. 15.8% improved 4.2%. The limitation of this study is that in order to apply it to reality, it is necessary to make customized research on more materials, lengths, and shapes considering the characteristics of various individuals with language impairments. In future research, MEMS microphone and speech recognition method developed in consideration of articulation complexity, speech intelligibility, and consonant accuracy when using the device will be distributed and used in various types of devices for people with language disorders with various symptoms. Construction studies are needed.
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