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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김우일
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (5)
2017
2016
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음성 인식 기술은 일반적인 입력 시스템 대신 데이터 입력 또는 조작을 위해 음성을 사용하는 기술이다. 최근 인공지능 분야가 주목 받으며 컴퓨터와 사용자의 자연스러운 소통을 위하여 음성 인식 기술 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 하지만 음성 인식 시스템은 잡음에 노출된 환경에서 음성 신호를 실시간으로 입력 받기 때문에 마우스나 키보드 같은 입력 시스템들에 비해 인식률이 현저히 떨어진다. 그렇기 때문에 음성 인식 시스템은 시중에 출시되기 전에 시스템의 인식 성능을 검증하기 위해 대량의 음성 데이터베이스를 이용한 평가 작업이 요구된다. 또한 평가에 필요한 데이터베이스 구축 과정에서 데이터베이스를 구성하는 각 음성 데이터가 음성 인식 성능 평가에 적합한지에 대한 검증 작업이 선행되어야 한다. 그러나 이러한 음성 데이터의 적합성을 판단하기 위해서는 음성 분석 분야 전문가의 자문이 필요하며, 대량의 데이터를 분석하고 판단하는 과정을 수동으로 진행 하는 과정에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 이에 따라 음성 데이터베이스의 각 음성 파일을 자동으로 분석하고 적합성을 평가하는 과정을 효과적으로 처리할 수 있는 음성 데이터베이스 검증 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 음성 데이터베이스를 평가하기 위해 심층 신경망을 이용한 새로운 음성 성능 지표 생성 방법을 제안하고 지표를 출력할 음성 특징 기반 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템의 개발 내용을 소개한다.
목차
목차국문초록 i목차 ii표목차 iii그림목차 iv제 1 장 서론1.1연구배경 11.2 연구 목적 31.3 관련 연구동향 41.4 논문의 구성 5제 2 장 음성 인식 성능 지표2.1 음성 특징 추출 개요 62.2 음성 특성 지표 및 추출 방법 82.3 음성 인식 성능 지표 생성 알고리즘 19제 3 장 심층 신경망 기반 음성 특성 지표3.1 심층 신경망 203.2 심층 신경망 기반 음성 특성 지표 24제 4 장 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템 개발4.1 어플리케이션의 구조 264.2 시스템의 개발 환경 및 필요 라이브러리 284.3 시스템의 활용 방법 및 데이터 폴더 구조 294.4 음성 특징 추출 스크립트 구조 및 실행 단계 31제 5 장 실험 과정 및 결과5.1 실험 환경 설정 335.2 GMM 기반의 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 지표 345.3 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 395.4 심층 신경망 기반의 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 지표 42제 6 장 결론 및 향후 연구 과제 45
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