KCI등재
LVQ-HMM-FSN기반의 음성명령 결합 다중양식 한글문서편집기의 구현 = Implementation of Voice Commandable Multimodal Korean Text Editor based on LVQ-HMM-FSN
저자
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
1996
작성언어
Korean
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
206-217(12쪽)
제공처
최근 미소전자공학의 급속한 발전에 힘입어 일반 PC사용자들 조차도 강력한 수치연산용 보조 프로세서나 DSP 칩들을 장착할 수 있게 되었다. 마침내 강력한 연산능력을 컴퓨터와 인간이 대화하며 일하는데 사용할 수 있게 된 것이다. 본 논문은 그러한 시도중의 하나인 ABrain과 쉬운글에 대해 설명하고 있다. ABrain은 Auditory Brain의 약자로 LVQ와 이산분포 출력확률 HMM을 바탕으로 한 음성인식 시스템이다. 쉬운글은 '쉬운 글 편집기'라는 뜻으로 EuroBridge 위젯과 X 윈도우 시스템을 바탕으로 한 한글편집기이다. 쉬운글은 직접조작(Direct manipulation)과 음성에 의한 명령이 가능한다, 직접조작은 EuroBridge 위젯의 특성으로 부터 나오는 것이며 음성 명령기능은 ABrain에 의한 것이다. ABrain과 쉬운글은 유닉스의 공유기억장치와 세마포어를 이용하여 서로 교신한다. ABrain은 화지종속, 고립단어 인식 시스템으로서 132개의 단어를 93%의 정확률로 인식하며, 2개의 상태를 가지는 FSN(Finite State Network)을 적용한 92개의 명령에 대해 최고 97.7%의 인식률을 보인다.
더보기Recent progress in micro-electronics enables any personal computer user to equip powerful computing environment such as fast floating point mathmatical co-processors and DSP chips. So it is the right time for us to use this auxiliary computing power to communicate with a computer by speech and graphic oriented direct manipulation. This paper describes one of such an endeavor, that is ABrain and Shiunkul. ABrain, an acronym of Auditory Brain, is a voice recognition system based on LVQ(learning vector quantization) and DHMM(discrete output probability density hidden markov model). Shiunkul, which means easy to, use text editor, is a Korean text editor based on the EuroBridge widget set and X window system. Shiunkul provides integrated direct mainpulation and voice commanding interface. The direct manipulation capability is implemented from the Text widget of EuroBridge and the voice commanding capability is integrated by developing the ABrain The ABrain and Shiunkul communicate each other using the shared memory and the semaphore facility of UNIX. The ABrain is a user dependent, isolated word recognizer and it can recognize 132 isolated words with 93% accuracy. But it can also recognize 92 command sequence with a 97.7% accuracy when 2 state finite state network is applied as a language model.
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