초록 ▼

-Nonstationarity와 differential learning을 이용하여 소리분리 알고리즘을 개발
-Binaural model에 의한 speech dereneberation 알고리즘을 개발을 위해, Nonstationarity를 이용한 소리분리 기법, Differential 학습에 의한 소리분리 기법, 두개의 마이크로폰을 이용한 speech dereverberation 기법 등을 연구
-Perception의 manifold 학습에 대한 연구를 통하여 소리특징 추출 방법을 개발
-소리특징 추출을 위한 효율적인

-Nonstationarity와 differential learning을 이용하여 소리분리 알고리즘을 개발
-Binaural model에 의한 speech dereneberation 알고리즘을 개발을 위해, Nonstationarity를 이용한 소리분리 기법, Differential 학습에 의한 소리분리 기법, 두개의 마이크로폰을 이용한 speech dereverberation 기법 등을 연구
-Perception의 manifold 학습에 대한 연구를 통하여 소리특징 추출 방법을 개발
-소리특징 추출을 위한 효율적인 청각 정보의 표현 방법과 차원축소 대한 연구를 수행
-소리특징추출에 대한 기법을 연구
-소리분리 기술과 소리 특징추출 기법을 결합하기 위해 NMF를 사용하여 보다 나은 특징을 추출
-잡음환경하에서 음성 분리를 위한 주파수 영역으로의 접근을 통해 잡음하에서의 음성분리를 성공적으로 수행하는 알고리즘을 개발
-음성정보서비스의 본격적인 시장 진입 및 보급 확산을 위해서는 사용편의성을 극대화시켜 줄 수 있는 대화체 연속음성인식개발을 위해서 효율적인 연속음성인식 디코더 구현 및 인식률 향상을 위한 한국어의 음성대화 특성과 응용 영역의 문맥을 반영하는 방법에 대한 연구를 수행하여 대어휘 (2,5000단어급) 연속음성인식 디코더와 텔레뱅킹 영역, 1000단어급 대화체 연속음성인식기를 개발
-상하향 주의집중 연결 구조 연구로 동물의 인지적 행동 패턴을 반영한 reinforcement learning 알고리즘을 형태소의 태깅에 응용하여 인공청각모델 구현의 가능성을 확인
-Symbolic processing에 해당하는 형태소 분석에까지 통계적 기법을 적용하여 언어처리부의 자동화 방안을 모색
-HMM기반 형태소 인식과 태깅작업을 통합한 확률적 모델을 고안
-연속음성인식기와 결합 가능하도록 오류가 존재하는 음소로 이루어진 개개의 문장에서 올바른 형태소 인식하고 태깅하는 시스템 연구
-기존 규칙기반 시스템보다 잡음에 강한 특성 확인

Abstract ▼

The objectives of this research are the development of sound localization which is the ability to locate the source of sound by using binaural model, and the development of selective attention which is the ability to extract a certain speaker's sound from the mixture of several speakers. This is a w

The objectives of this research are the development of sound localization which is the ability to locate the source of sound by using binaural model, and the development of selective attention which is the ability to extract a certain speaker's sound from the mixture of several speakers. This is a wonderful ability of perception. This ability is a very important research topic in auditory system. However, this research in the view of signal processing is somewhat inadequacies. This research in computaional viewpoint gives a good method for extracting features of auditory information to artifical auditory system.
Korean language is an aggluinative one in the view of the morphology, one Eojeol combines one morpheme at least, the boundary of morphemes in Eojeol is distinct. As a result, Eojeol is a possible morpheme combination, it can hardly be a connection structure of speech recognition and natural language control in number. So, finding the morpheme to compose the Eojeol and examing the relationship among the morphemes do not apply only to the fundamentals of the syntactic and semantic analysis, but also to recognition improvement of the continuous speech recognition system.

목차 Contents

• 제1장 연구개발과제의 개요...26
• 제1절 목적 및 필요성...26
• 1. 기술적 측면...26
• 2. 경제.산업적 측면...27
• 3. 사회.문화적 측면...28
• 제2절 범위...28
• 1. 1차년도...29
• 2. 2차년도...30
• 3. 3차년도...30
• 제3절 최종 연구 목표...31
• 제2장 국내외 기술개발 현황...34
• 제1절 국내외 개발 현황...34
• 1. 화자 분리...34
• 2. 연속 음성 인식...35
• 3. 구어체 구문 분석...39
• 제2절 현기술의 취약성...41
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과...43
• 제1절 화자분리...43
• 1차년도...43
• 1. Nonstationarity를 이용한 소리분리기법...43
• 2. Differential 학습에 의한 소리분리기법...48
• 3. 두개의 마이크로폰을 이용한 speech dereverberation 기법...51
• 2차년도...55
• 1. 효울적인 음성정보 전처리로서의 convolutive blind separation...55
• 2. 음성 정보의 sparse linear coding 방법...61
• 3. PCA를 이용한 음성특징 추출 방법...64
• 3차년도...65
• 1. 일반소리분류를 위한 NMF 특징추출...65
• 2. 잡음 환경하에서 음성분리를 위한 주파수 영역으로의 접근...69
• 제2절 연속 음성 인식...74
• 1. 연속음성인식 베이스라인 디코더 개발...76
• 2. 대화현상을 반영한 대화체 연속음성인식...81
• 3. 문맥강조 및 대화 스타일을 반영한 대화체 연속음성인식...87
• 제3절 구어체 구문 분석...94
• 1. 태깅 문제의 확률적 모델...94
• 2. 형태소 추출을 위한 하드웨어 알고리즘 및 아키텍쳐...101
• 3. 태깅을 위한 하드웨어 알고리즘 및 아키텍쳐...108
• 4. 실험결과 및 분석...111
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도...118
• 제1절 1차년도...118
• 1. 달성도 ...118
• 2. 관련분야에의 기여도...118
• 제2절 2차년도...119
• 1. 달성도...119
• 2. 관련분야에의 기여도...119
• 제3절 3차년도...120
• 1. 달성도...120
• 2. 관련분야에의 기여도...121
• 제5장 연구개발결과의 활용계획...122
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보...123
• 제1절 화자 분리...123
• 제2절 연속 음성 인식...123
• 제3절 구어체 구문 분석...124
• 제7장 참고문헌...126
• 제1절 화자 분리...126
• 제2절 연속 음성 인식...130
• 제3절 구어체 구문 분석...133