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동굴관광용 고층수직이동 승강기의 긴급 음성구동 제어
Voice Recognition Sensor Driven Elevator for High-rise Vertical Shift 원문보기

洞窟 : 한국동굴학회지 = Journal of the Korean speleological society, no.88 = no.88, 2008년, pp.1 - 7  

최병섭 ,  강태현 ,  윤여훈 ,  장훈규 ,  소대화 (명지대학교)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, it is one of very interest technology of Human Computer Interaction(HCI). Nowadays, it is easy to find out that, for example, inside SF movies people has talking to computer. However, there are difference between CPU language and ours. So, we focus on connecting to CPU. For 30 years many s...

주제어

#voice recognition sensor   #elevator   #human computer interaction   #CPU   #PWM   #speaker recognition  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 컴퓨터가 인간의 음성으로 내려진 명령을 수행하는 것을 구현하는데 목적을 둔다. 구현을 위한 구체적인 대상은 실험용으로 직접 제작한 시작품 엘리베이터를 대상으로 삼았다.

가설 설정

  • 즉, A 음성을 저장 시키면 A의 목소리만 인식하고, B의 음성을 저장시켜놓으면 B의 목소리만 인식할 수 있게 된다. 둘째, 모터의 부정확도이다. 엘리베이터의 동작은 모터를 이용해 모터의 회전수와 엘리베이터 외관의 1층간의 간격의 비례도를 계산해 구현되는데, 모터회전수에 따라 이동하는 거리가 정확하지 않다는 것이다.
  • 음성으로 대화하며 키보드 치는 등의 동시적 처리가 가능하며, 정보를 사용하거나 입력하는데 자유로이 움직이면서 정보의 입출력이 가능하다는 장점이 있다. 셋째 자료입력의 고속화와 원거리 입력이 가능하다. 음성은 글 쓰는 것보다 4배정도 더 빠르고, 전화선이나 무선통신을 통한 원거리입력이 가능하기 때문이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
음성인식 기술이란 무엇인가? 그러나 컴퓨터와 사람의 사용 언어가 다르기 때문에 이를 연결시켜주는 방법에 먼저 초점이 맞춰지게 되었다. 즉, 음성인식 기술은 컴퓨터가 사람의 귀와 같은 기능을 갖게 하는 인공지능의 첨단 기술이다. 세계적으로 30년 이상 연구되었으나, 실용사례를 찾아보기 힘든 어려운 기술이며, 따라서 기술적 결과가 적용되면 폭발적인 시장성을 확보할 수 있을 것이다.
편의성 측면에서 음성은 다른 인터페이스보다 어떤 장점을 갖는가? 음성이 다른 인터페이스보다 뛰어난 점은 첫째, 편의성이다. 인간이 음성으로 기계와 대화하듯 의사소통이 가능하다는 장점이 있다. 둘째 병렬성이다.
Closed-set problem이란 무엇인가? 화자인식은 크게 두 가지로 나누어지는데 closed-set problem과 open-set problem 이다. Closed-set problem 이란 N 명의 알려진 화자 중에서 어떤 사람인지를 식별해 내는 것이다. 이 경우 N 이 커지면 커질수록 식별하는 것은 어려운 문제가 될 것이다.
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참고문헌 (11)

  1. C 언어를 이용한 AVR ATmega16 마이크로 컨트롤러/송봉길-성안당 

  2. C 언어를 이용한 AVR ATmega 128 마이크로 컨트롤러/송봉길-성안당 

  3. http://cafe.daum.net/sayvoice 음성정보기술 인식 

  4. http://cafe.daum.net/avr8051 

  5. AVR 마이크로프로세서 길잡이/신대섭-세화 

  6. http://www.ktechno.co.kr 

  7. http://www.daehwagm.co.kr 

  8. L. R. Rabiner, R. W. Schafer, Digital Processing of Speech Signals, PrenticeHall, 1978 

  9. Xuedong Huang, Alex Acero, Hsiao-wuen Hon, Spoken Language Processing, Prentice Hall PTR, 2001 

  10. Herbert Gish and Michael Schmidt, "Text-Independent Speaker Identification", IEEE Signal Processing Magazine, October 1994 

  11. Douglas A. Reynolds and Richard C. Rose, "Robust Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models", IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 3, No.1, January 1995 

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