[논문]Performance of the Phoneme Segmenter in Speech Recognition System

Lee, Gwang-seok

Performance of the Phoneme Segmenter in Speech Recognition System
음성인식 시스템에서의 음소분할기의 성능 원문보기

Lee, Gwang-seok (Jinju National University)

본 연구는 자연음성의 인식을 위하여 신경회로망을 기초로 한 음소 분할기에 대하여 기술하였다. 자연음성의 인식을 위한 음소 분할기의 입력으로는 16차 멜 스케일의 FFT, 정규화된 프레임 에너지, 0~3[KHz] 주파수 대역 및 그 이상의 대역에서의 에너지 비를 사용하였다. 모든 특징들은 두개의 연속적인 10[msec] 프레임의 차이며, 본 연구에 사용한 음소분할기는 하나의 72입력을 가지는 은닉층 퍼셉트론, 20은닉노드 및 하나의 출력노드로 구성하여 사용하였다. 자연음성에 대한 음소분할의 정확도는 7.8%삽입을 가지는 78%를 얻을 수 있었다.

This research describes a neural network-based phoneme segmenter for recognizing spontaneous speech. The input of the phoneme segmenter for spontaneous speech is 16th order mel-scaled FFT, normalized frame energy, ratio of energy among 0~3[KHz] band and more than 3[KHz] band. All the features are differences of two consecutive 10 [msec] frame. The main body of the segmenter is single-hidden layer MLP(Multi-Layer Perceptron) with 72 inputs, 20 hidden nodes, and one output node. The segmentation accuracy is 78% with 7.8% insertion.

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

문제 정의

This research describes the phoneme segmenter for applying spontaneous speech recognizer. The major part of the segmenter is multi-layer perceptron with single hidden layer.

대상 데이터

From the above primary features, we re-extract the final features for phoneme segmenter input. The final feature consists of 44 dimensions, that is, MFE, ENG_FRM, ENG_RTO from 16 and 10 mesc frames and F_POS, F_AMP from 16 mesc frames. Since signal variations are more prominent at the phoneme boundary, these variations can be good cues in the phoneme segmentation.
The major part of the segmenter is multi-layer perceptron with single hidden layer. The training data is hand-labeled spontaneous speech uttered by one male, that contains 22,610 phonemes. The preliminary result shows 78% correct ratio within one frame with 7.

성능/효과

The training data is hand-labeled spontaneous speech uttered by one male, that contains 22,610 phonemes. The preliminary result shows 78% correct ratio within one frame with 7.8% of insertion error.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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