자동차 소음 환경에서의 음성 인식 시스템의 성능 향상 및 실시간 구현 = Performance Improvement and Real-Time Implementation of a Speech Recognition System in the Car Noise Environment
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2000
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원: 전기컴퓨터공학과 2000. 2
발행연도
2000
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.7454 판사항(4)
발행국(도시)
서울
형태사항
viii, 73p. : 삽도 ; 26 cm.
소장기관
본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 차량 항법용 화자 독립 음성 인식 시스템의 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 음성구간 검출 방법을 제안하고, 자동차 주행 소음을 효과적으로 대처하기 위한 소음처리 기법들을 제시하였다. 또한 시스템의 단일칩 개발을 위해 계산량 감소와 고정 소수점 오차를 최소화하도록 알고리듬을 최적화한 후, 고정 소수점 Oak DSP(Digital signal processor)를 이용하여 실시간 구현을 하였다.
제안된 음성 구간 검출 방법은 인간의 청각적 특성을 이용하기 위해 임계 대역(critical band)을 두 개의 영역으로 나누어 각 영역의 로그 에너지를 파라메터로 사용하였다. 시간에 따라 변하는 소음의 특성을 잘 추정하기 위해, 하위 영역(low part : 0 - 14 bark [0 - 2320 Hz])과 상위 영역(high part : 15 - 19 bark [2320 - 5300 Hz])에 각각 다른 적응 임계값(adaptive threshold)을 적용하여 음성 구간을 판별하도록 알고리듬을 제안하였다.
자동차 소음 처리를 위해 고역 통과 필터링, 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 제안한 음성 구간 검출 방법을 이용한 선택적 음질 향상 방법과 특징 벡터 정규화 등의 실험을 통해 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 차량 항법 및 편의 장치에 사용되는 명령어 12단어에 대해 수행하였으며, 위 소음 처리 기법들을 추가한 결과, 주행 중 인식률이 80.7%에서 94.52%로 매우 향상됨을 실험을 통해 확인하였다.
위의 소음 처리 기법들을 알고리듬 최적화를 통한 고정 소수점 모의실험을 통해 알고리듬 검증을 하였다. 또한 사용한 고정 소수점 DSP 구조에 맞추어 직접 어셈블리 코딩을 한 후, 각 작업 당 소요 계산량을 측정함으로 실시간 구현 검증을 하였다.
This thesis proposes a new voice activity detection(VAD) algorithm to estimate the spectrum of a car noise to filter out the noise in the frequency domain. Also, to deal with car noise, we included the noise robust processing techniques as the followings : (1) high pass filtering, (2) liftering(Smoothed Linear Lifter), (3) speech enhancement using the proposed VAD, (4) cepstral mean subtraction. We implemented the robust speaker independent speech recognition system for a car navigation on the fixed point Oak DSP of DSP GROUP Ltd. The proposed VAD algorithm uses the log energy parameters composed of two parts in the critical band. The algorithm detects the noise period by applying the two adaptive thresholds on each part. Using the noise period we can estimate the reliable time-varying noise characteristics. The advantage of the proposed technique is to prevent the wrong detection caused by covering the unvoiced, or nasal sound of high frequency components with the car noise of low frequency components. The algorithm is suitable for real time implementation with one microphone. In the running situation, the system enhanced the recognition rates for the 12-isolated command words to 94.52% from 80.7% of the baseline recognizer.
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