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화자적응을 이용한 음성인식 제어시스템 개발
Development of Voice Activated Universal Remote Control System using the Speaker Adaptation 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.10 no.4, 2006년, pp.739 - 743  

김용표 (대구기능대학 전자과) ,  윤동한 (금오공과대학교 전자공학부) ,  최운하 (금오공과대학교 전자공학부)

초록
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본 논문은 신경회로망을 이용한 화자적응 음성인식 제어시스템을 개발하였다. 화자종속시스템은 단일 화자의 음성만 등록하여 이용하므로 여러 화자의 음성을 인식하는 데는 문제가 있고, 화자독립시스템은 여러 화자를 인식한다. 본 연구 개발에서는 화자적응시스템을 구현하여 화자종속형의 단점을 보완하여 화자 독립과 화자 종속을 혼합하여 사용 할 수 있는 기능으로 화자 적용방법으로 구현하였고, 화자인증(Speaker Verification)도 가능하도록 프로그램 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, development of voice activated Universal Remote Control using the Neural Networks. A speaker dependent system is developed to operate for a single speaker. These systems are usually easier to develop, cheaper to buy and more accurate, but not as flexible as speaker adaptive or speaker...

주제어

#Touch LCD   #Remote Control   #RF   #Macro   #Learn   #IR  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 봄으로서 하드웨 어 설계 를 검 증한다. 본 과제에서는 FPGA 기 법으로 설계하여 간단, 단순화 및 Noise, 신뢰성을 향상시 키 고 경 제 성 이 확보되는 제 품을 개 발하고자 한다.
  • 본 연구개발에서는 신경회로망 이론을 이용하여 음성인식 모듈을 개발을 연구하였다. 과학의 발달로 가전기기들의 첨단화가 필수적인 시점에서 음성인식모듈을 개발하여 가전 기 기 (TV, VCR, AUDIO etc)들을 음성 인식을 통하여 제어함으로써 사용자의 편리성 제공과 제어기기의고급화에 크게 기여할 수 있었다.
  • 본 연구개발에서는 신경회로망 이론을 이용해 음성을 검출하여 가전기기 및 음성제어를 필요로 하는 통제시스템에 모니터 링 시스템으로사용가능 하도록 연구하였다. 사용 방법 으로는 음성 마이크에 사람의 음성 에서 나온신 호를 AQ변환기를 이용하여 디지탈 신호로 변환하였으며 A/D 변환기에 의하여 읽혀진 데이터는 MICOM에의 한 파형 의 분석을 통하여 검사를 수행하였다.
  • 본 연구에서는 화자종속형 의 단점을 보완하여 화자 독립과 화자 종속을 혼합하여 사용할 수 있는 기 능으로 화자 적용(Speaker Adaptive)방법으로 구현하였고, 화자인증(Speaker Verification)도 가능하도록 프로그램 하였다. 본 연구개발에서는 신경회로망(Neural Networks) 이론을 이용하여 음성인식 모듈을 개발 제작하였다.
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참고문헌 (6)

  1. J. Nagumo and S. Sato, 'On a Response Characteristics of a Mathematical Neuron Model', Kybernetik. 10, pp. 155-164,1972 

    상세보기 crossref

  2. K. Aihara, T. Takabe and M. Toyoda, 'Chaotic Neural Networks', Phys. Lett A144, pp 333-340, 1990 

  3. Sang-Hee Kim, H.G. Choi, C.H. Chai, 'Trajectory Control of Robotic Manipulator using Chaotic Neural Networks', IEEE ICNN, vol.3, pp.1685-1688, 1997 

  4. C.C. KU and K.Y.Lee. 'System Identification and Control using Diagonal Recurrent Neural Networks', ACC/W M2, pp.545-549, 1992 

  5. 최운하, 김상희, Pregilter 형태의 카오틱 신경망 속도 보상기를 이용한 로봇제어기 설계, 전기학회 논문지, 50권 4호, pp184-191, 2001 

  6. 김용표, 최운하, 신경회로망을 이용한 음성인식 모듈 개발, 구미기능대논문집, 2003 

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