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[국내논문] 음성인식을 위한 알고리즘에 관한 연구
A study on the algorithm for speech recognition 원문보기

대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회, 2008 July 16, 2008년, pp.2255 - 2256  

김선철 (한국기술교육대학교 정보기술공학부 전기공학과) ,  이정우 (한국기술교육대학교 정보기술공학부 전기공학과) ,  조규옥 (한국기술교육대학교 정보기술공학부 전기공학과) ,  박재균 (한국기술교육대학교 정보기술공학부 전기공학과) ,  오용택 (한국기술교육대학교 정보기술공학부 전기공학과)

초록
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음성인식 시스템을 설계함에 있어서는 대표적으로 사람의 성도 특성을 모방한 LPC(Linear Predict Cording)방식과 청각 특성을 고려한 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)방식이 있다. 본 논문에서는 MFCC를 통해 특징파라미터를 추출하고 해당 영역에서의 수행된 작업을 매틀랩 알고리즘을 이용하여 그래프로 시현하였다. MFCC 방식의 추출과정은 최초의 음성신호로부터 전처리과정을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 잡음부분을 최소화하며, 음성 부분을 강조한다. 이 신호는 다시 Windowing을 통해 음성의 불연속을 제거해 주고, FFT를 통해 시간의 영역을 주파수의 영역으로 변환한다. 이 변환된 신호는 Filter Bank를 거쳐 다수의 복잡한 신호를 몇 개의 간단한 신호로 간소화 할 수 있으며, 마지막으로 Mel-cepstrum을 통해 최종적으로 특징 파라미터를 얻고자 하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 잘못된 음성 검출은 인식 시스템의 성능을 크게 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 처리속도가 LPC에 비해 다소 느리지만 주변 환경의 잡음에도 정확한 특징 파라미터를 추출할 수 있는 MFCC 알고리즘을 음성 인식 시스템에 적용시키고자 추출과정을 각 단계별로 확인하였다. 일반적인 주파수의 단위를 이 특징에 맞게 맵핑시키고, mel-cepstrum계수를 적용하여 불필요하게 중복되어 있는 음성정보를 없앤 후, 최소 정보만을 추출하였다.
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