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입력된 음성신호로부터 음성인식에 사용되는 특징벡터를 추출하는 음성특징 추출부;상기 추출된 특징벡터와 이미 훈련되어 있는 화자독립 음향모델을 이용하여 상기 음성신호의 어휘를 인식하는 1차 인식부;상기 1차 인식부의 인식결과인 상기 레이블 정보로부터 얻은 트라이폰 얼라인먼트 정보와 상기 음성특징 추출부로부터 얻은 특징벡터인 관측 데이터를 참조하여 각 프레임에서의 특징데이터가 해당 트라이폰에 맞을 신뢰도를 계산하는 신뢰도 계산부를 포함하여 구성되어 화자적응을 수행하는 화자 적응부; 및상기 화자 적응부에서 제공하는 화자종속 음향모델을 이용하여 상기 음성신호의 인식결과를 출력하는 2차 인식부로 구성되는 것을 특징으로 하는 고유음성 화자적응을 이용한 재귀적 화자적응 음성인식 시스템
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(a)입력된 음성신호가 화자 교체에 의한 입력신호인가를 판단하여, 화자 교체에 의한 신호일 경우, 입력된 음성신호로부터 음성인식에 사용되는 특징벡터를 추출하고, 상기 추출된 특징벡터와 이미 훈련되어 있는 화자독립 음향모델을 이용하여 상기 음성신호의 1차 인식결과를 추출하고, 입력된 음성신호가 이전 화자가 연속적으로 발성하여 화자 교체에 의한 입력신호가 아닐 경우, 입력된 음성신호로부터 음성인식에 사용되는 특징벡터를 추출하고, 상기 추출된 특징벡터와 이전 음성신호를 이용하여 화자적응된 화자종속 음향모델로 상기 음성신호의 1차 인식결과를 추출하는 단계;(b)상기 1차 인식결과를 음성신호의 레이블 정보로 참조하고, 상기 음성 특징벡터를 관측 데이터로 참조하여 화자적응을 수행하는 단계;(c)상기 화자적응단계에서 획득한 화자종속 음향모델을 이용하여 상기 음성신호의 2차 인식결과를 추출하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 고유음성 화자적응을 이용한 재귀적 화자적응 방법
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제 3항에 있어서, 상기 (c)단계는(d)상기 (a)단계에서 추출된 1차 인식결과의 레이블 정보로부터 음성인식의 단위가 되는 트라이폰의 음성신호에 대한 얼라인먼트 정보를 찾는 단계;(e)상기 트라이폰 얼라인먼트 정보와 음성특징 추출부에서 얻은 특징벡터를 이용하여 각 프레임에서의 특징데이터가 해당 트라이폰에 맞을 신뢰도를 계산하는 단계;(f)상기 신뢰도 척도로 사용되는 LLR(Log Likelihood Ratio) 값과 문턱 값을 비교하여, 상기 LLR 값이 상기 문턱 값보다 클 경우, 해당정보를 화자적응 계산에 필요한 관측정보로 누적하는 단계; 및(g)상기 누적된 관측정보를 이용하여 고유음성(EigenVoice)들의 계수를 예측하고, 상기 예측한 고유음성(EigenVoice)들의 계수와 미리 다수의 화자종속 HMM 음향모델로 구한 고유음성(EigenVoice)들로부터 HMM 음향모델을 생성하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 고유음성 화자적응을 이용한 재귀적 화자적응 방법
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제 4항에 있어서, 상기 (e)단계는상기 화자독립 음향모델 훈련시 모노폰으로 생성된 반 모델(Antimodel)의 LLR을 이용하는 것을 특징으로 하는 고유음성 화자적응을 이용한 재귀적 화자적응 방법
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제 4항에 있어서, 상기 (g)단계는 (h)상기 관측정보로 누적된 관측정보의 양이 적을 경우, 실제 사용자의 음성에 의해 구해진 고유음성(EigenVoice)계수 값에 대해서 훈련 화자의 고유음성(EigenVoice)계수 분포들과의 거리를 고유음성 계수 분포들의 가우시안 평균과 표준편차를 이용하여 계산하는 단계; (i)상기 (h)단계에서 계산된 이전 고유음성(Prior EigenVoice)계수 분포와의 거리가 가장 가까운 분포를 선택하는 단계; (j)상기 선택된 이전 고유음성(Prior EigenVoice)계수 분포에서 가우시안 분포함수의 평균과 표준편차를 사용하여, 상기 고유음성(EigenVoice)계수의 값을 MAP(Maximum a posterior)방법에 의해 보정하는 단계; 및 (k)상기 (j)단계에서 보정된 고유음성(EigenVoice)계수 값을 수학식 1에 적용하여 음향모델을 생성하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 고유음성 화자적응을 이용한 재귀적 화자적응 방법
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제 6항에 있어서, 상기 (k)단계의 수학식 1은 인 것을 특징으로 하는 고유음성 화자적응을 이용한 재귀적 화자적응 방법
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