Interactive Product Design 2009


Voice Recognition Technology_이은준,김수영
2009/12/17, 12:12 PM
Filed under: 테크놀러지 리포트

Voice Recognition Technology               

A778051 이은준 / A799065 김수영

Voice Recognition Technology이란?

음성인식. 음성신호를 해석하여 패턴화되어 있는 데이터베이스와 조합하여 문자열로 변환하는 기술. 또는, 인간의 음성을 컴퓨터가 인식하여 입력에 사용하도록 하는 기술. 키보드 대신 문자를 입력하는 방식으로 주목을 받고있음. 로봇, 텔레매틱스 등 음성으로 기기제어, 정보검색이 필요한 경우에 응용됨.

음성인식의분류

1.화자에 따른 분류

– 화자종속 : 미리 등록된 특정 화자만을 대상으로 하여 인식 성능이 뛰어남.    ex) 휴대폰의 음성 다이얼링

– 화자독립 : 불특정 화자를 대상으로 하기 때문에 각각의 화자 특성에 구애받지 않고 음성의 특징을 찾을 수 있도록 대용량의 음성 데이터베이스가 필요.  화자독립 시스템은 화자종속 시스템보다 적용범위가 다양하지만 그만큼 성능향상이 어려움. ex) ARS로 많이 제공되는 전화번호 안내서비스,음성인식 기차표예약 서비스

2.음성인식 단위에 따른 분류

– 고립어 : 고립단어, 즉 각 단어를 끊어 읽는 경우에서의 음성인식. 단어 앞 뒤에 상당한 묵음 구간이 존재하므로 단어의 처음과 끝을 파악하기 쉽고 인식률도 높음. ex)보이스 브라우저(음성을 인식해 특정 프로그램을 실행시키거나 웹서핑 중 다른 사이트로 이동할 수 있게 함)이 상용화 서비스 중임.

– 연속어 : 연결단어, 연속 문장 및 대화체 음성을 인식할 수 있는 시스템. 다양한 발음 변이를 고려한 기준 패턴과 함께 각 작업의 성격에 맞는 언어 모델이 필요. 적용 예에 따라 핵심어 인식 기술 등 부분적 자연언어처리 기술이 필요함. ex)음성타이프라이터, 자동예약시스템, 대화형컴퓨터등의 자연스러운HCI

 3.용량에 따른 분류

– 소용량 : 수백 단어 이하를 대상으로 한 작은 모델. 단어 수가 적으므로 단어 각각을 개개의 모델로 구성하거나 문맥 독립형 모델을 사용하는 것이 가능. ex) PC commander(음성인식으로 프로그램등을 제어하는 간단한 모델)등

– 대용량 : 수만 단어 이상을 대상으로 하는 대형 시스템. 문맥을 고려한 수천 개의 sub-word 형태의 모델을 사용. 소용량에 비해 구현이 어렵고 복잡함. ex) 음성타이프라이터, 방송용 뉴스 대본등

음성인식의 역사

1950년대 – Bell Lab에서 고립 숫자음에 대한 단독 화자 인식기를 개발. 영국의 Colleage대학에서 4개의 모음과 9개의 자음을 인식하는 음소 인식기를 개발. Lincom Lab에서는 화자 독립 모음 인식기를 개발.

1960년대 – 소련과학자들이 동적 프로그래밍의 개념을 확립함. 카네기멜론대학에서 음소의 동적인 탐색 기법을 이용하여 연속어 음성인식에 대한 가능성 확인.

1970년대- 고립단어 인식기술이 실제로 사용 가능하게됨. IBM에서 대어휘 음성인식을 위한 시도와 AT&T BellLab에서 화자 독립 음성인식 시스템을 위한 노력이 본격적으로 시작.

1980년대- DARPA에서 수행한 대어휘 연속어 음성인식 프로젝트를 실시.

1980년대말- NN(Neural Networks)이 음성인식에 본격적으로 응용되기 시작.

현재 세계 대부분의 연속음성 인식시스템은 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하고 있음. 음성인식의 역사가 50년 이상이 되었지만 아직까지도 자연스러운 발화되는 음성을 인식하는 것은 해결되지 못했음.

음성인식의 원리

  

음성인식기술의 활용 예

01. 음성인식로봇

02. 음성인식을 활용한 인터렉티브한 집

03. 음성인식 자동차

04. 음성인식을 활용한 미디어아트작품

http://www.youtube.com/watch?v=0YbJEMoHr0Q

-사진에서처럼 설치된 마이크를 이용하여 사운드를 입력하면 실시간으로 분석된 사운드는 정해진 자음모음의 기호에 따라 시각화 된다.

 

 


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