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문제 정의
- 본 논문에서는 웹 브라우저 상에서의 음성인식을 이용한 정보검색 시스템인 EVANS 를 소개하였다. EVANS 에서 인식 가능한 대상은 웹 브라우저 자체 메뉴와 브라우저 윈도우 조절 메뉴, 그리고 현재 웹 페이지에서 보여지고 있는 HTML 파일에서 다른 곳으로의 링크를 제공하는 hypertext word 들이다.
- 본 논문은 웹 브라우저 상에서 한국어 음성인식을 이용한 정보검색 시스템에 대한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 HyperText Word 를 인식할 수 있는 것으로 기존이 웹 브라우저롤 마우스 click 대신 음성인식을 이용하여 사용할 수 있다는 것이다.
제안 방법
- EVANS 는 그림 2 와 같이 HTML parser, 인식후보 추출 모듈, 가변어휘 인식기, 인식결과 분석기로 이루어졌다. 웹 브라우저가 새로운 HTML 파일을 open 하면 이 파일은 HTML parser로 전달된다.
- EVANS 인식 성능 테스트는 on-line 가변어휘 인식 상황에서 인식률과 인식 속도의 변화에 중점을 두었다. 실험은 EVANS 의 실제적인 사용 상황에서의 인식률 계산을 위해 실제로 존재하는 인터넷 사이트를 접속한 후인식 대상인 링크와 Netscape 메뉴 그리고, 음성 북마크 명령을 내리고 그 결과를 기록하는 방법으로 실험을 수행하였다.
- 실험은 사이트를 바꾸어 가며 총 4번을 실시하였다. 각 사이트는 전체 어휘수와 평균 단어이 길이에 변화가 있는 곳으토 선정하여 단어 수와 단어 길이의 변화에 따른 인식률과 인식시간의 변화를 기록하였다.
- EVANS 의 인식대상은 크게 3 가지로 Hyperlink를 제공하는 단어, Netscape 자체 메뉴, 음성북마크 이다. 실험에서는 이 3 가지 인식 대상을 그 수에 비례하게 선택하여 발성하도록 하였다. 실험 결과는 표 2 에 나타내었다.
- EVANS 인식 성능 테스트는 on-line 가변어휘 인식 상황에서 인식률과 인식 속도의 변화에 중점을 두었다. 실험은 EVANS 의 실제적인 사용 상황에서의 인식률 계산을 위해 실제로 존재하는 인터넷 사이트를 접속한 후인식 대상인 링크와 Netscape 메뉴 그리고, 음성 북마크 명령을 내리고 그 결과를 기록하는 방법으로 실험을 수행하였다.
- 실험은 사이트를 바꾸어 가며 총 4번을 실시하였다. 각 사이트는 전체 어휘수와 평균 단어이 길이에 변화가 있는 곳으토 선정하여 단어 수와 단어 길이의 변화에 따른 인식률과 인식시간의 변화를 기록하였다.
- 인식후보 추출 모듈은 hypertext word 들과 음석북마크 명령, 웹 브라우저 메뉴. 웹 브라우저 윈도우 control 명령을 사용하여 현재의 웹 브라우저 상에서 인식 가능한 인식 후보를 만들어 낸다.
- 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 HyperText Word 를 인식할 수 있는 것으로 기존이 웹 브라우저롤 마우스 click 대신 음성인식을 이용하여 사용할 수 있다는 것이다. 웹 브라우저를 통해서 보너지는 고정되지 않고 계속하여 변화하는 인식후보를 인식하기 위해 당 연구실에서 개발한 가변 어휘 인식기를 사용하였다. 시스템은 Windows 95/NT 환경에서 개발되었으며.
- 이러한 이유에서 우키는 음성인식을 이동하여 웹브라우저 상에서 정보를 검색할 수 있는 시스템인 EVANS (ETRI Voice Activated Navigation System)를 개발하였다. 음성인식을 사용하여 웹 브라우저 상에서 정보검색을 하는 데는 아직 여러 가지 문제점들이 남아 있지만 우리의 이러한 시도가 음성인식의 실용화를 앞당길 수 있기를 기대한다.
- HTML 파일은 다른 site 로의 접속을 제공하거나 같은 페이지내의 특별한 곳으로 이동하기위한 link(URL)를 가지고 있다. 인식 후보를 추출하기 위해서 이러한 link 들을 가지는 hypertext word를 사용하였다. Hypertext word 들은 서로 다른 길이를 가지며, 단어, 이미지, 숫자 또는 이런 것들의 혼합으로 이루어진다.
- EVANS 에서 인식 가능한 대상은 웹 브라우저 자체 메뉴와 브라우저 윈도우 조절 메뉴, 그리고 현재 웹 페이지에서 보여지고 있는 HTML 파일에서 다른 곳으로의 링크를 제공하는 hypertext word 들이다. 인터넷 사이트마다 달라지는 웹 페이지내의 hypertext word 들을 인식하기 위해서 화자독립, 어휘독립 인식기능을 가지는 가변어휘 인식기를 사용하였다. EVANS 를 사용함으로써 인터넷을 통한 정보 검색시 mouse 와 함께 음성을 이용한 인터페이스가 가능하게 되었다.
대상 데이터
- 본 논문에서는 웹 브라우저 상에서의 음성인식을 이용한 정보검색 시스템인 EVANS 를 소개하였다. EVANS 에서 인식 가능한 대상은 웹 브라우저 자체 메뉴와 브라우저 윈도우 조절 메뉴, 그리고 현재 웹 페이지에서 보여지고 있는 HTML 파일에서 다른 곳으로의 링크를 제공하는 hypertext word 들이다. 인터넷 사이트마다 달라지는 웹 페이지내의 hypertext word 들을 인식하기 위해서 화자독립, 어휘독립 인식기능을 가지는 가변어휘 인식기를 사용하였다.
- EVANS 의 인식대상은 크게 3 가지로 Hyperlink를 제공하는 단어, Netscape 자체 메뉴, 음성북마크 이다. 실험에서는 이 3 가지 인식 대상을 그 수에 비례하게 선택하여 발성하도록 하였다.
- 인식후보 단어가 바뀌게 되면 새로운 단어에 대한 훈련 없이 발음사전만 바꾸는 것으로 새로운 인식후보言 인식할 수 있다. 가변어휘 인식기는 POW 3.848 단어 데이터[3]를 사용하여 훈련되었다.
- 사용자는 음성으로 접근할 수 있는 자신만의 음성북마크를 만들 수 있다.
- EVANS 에서 사용된 가변어휘 인식기는 ETRL에서 개발한 화자독립, 어휘독립SCHMM-base의 인식기이다. 이 인식기는 문맥독립 또는 문맥종속의 음향모델을 사용하였으며, POW 3848 데이터 베이스를 사용하여 훈련하였다.
이론/모형
- 웹 브라우저로는 Netscape Navigator를 사용하였다. Netscape Navigator와 통신을 위해서는 Dynamic Data Exchange(DDE) method [4]를 사용하였다.
- Hypertext word 들은 서로 다른 길이를 가지며, 단어, 이미지, 숫자 또는 이런 것들의 혼합으로 이루어진다. 이러한 다양한 형태의 hypertext word로 부터 실제로 사용될 인식 후보를 주출하기 위해 “인식후보 추출 모듈“이 사용되었다. 인식후보 추출 모듈은 hypertext word 들과 음석북마크 명령, 웹 브라우저 메뉴.
성능/효과
- 사용자가 새로운 인터페이스를 배울 필요 없이 바로 사용할 수 있도록 사용자 편의성 부분도 고려하여 개발되었다. 개발된 시스템은 독립 환경, 독립 화자에 대해 실험한 결과 130 여개의 단어에 대해 평균 90% 정도의 인식성능을 보인다. '
- 본 논문은 웹 브라우저 상에서 한국어 음성인식을 이용한 정보검색 시스템에 대한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 HyperText Word 를 인식할 수 있는 것으로 기존이 웹 브라우저롤 마우스 click 대신 음성인식을 이용하여 사용할 수 있다는 것이다. 웹 브라우저를 통해서 보너지는 고정되지 않고 계속하여 변화하는 인식후보를 인식하기 위해 당 연구실에서 개발한 가변 어휘 인식기를 사용하였다.
후속연구
- 이러한 이유에서 우키는 음성인식을 이동하여 웹브라우저 상에서 정보를 검색할 수 있는 시스템인 EVANS (ETRI Voice Activated Navigation System)를 개발하였다. 음성인식을 사용하여 웹 브라우저 상에서 정보검색을 하는 데는 아직 여러 가지 문제점들이 남아 있지만 우리의 이러한 시도가 음성인식의 실용화를 앞당길 수 있기를 기대한다.
- 이러한 인터넷과 인트라넷의 사용은 웹 브라우저를 통해 이루어진다. 이러하 웹 브라우저에 음성을 이용한 인터페이스가 추가 된다며 보다 쉬운 인터넷의 사용으로 사용자층을 더욱 넓힐 수 있을 것이다.
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