음성인식의 원리및 응용분야 입니다.

소개글

음성인식의 패턴 과정의 전반적인 내용을 정리했습니다.

목차

음성인식의 정의

음성인식의 분류

음성인식의 원리

음성인식의 응용분야

본문내용

음성인식이란?
음성인식이란 컴퓨터가 키보드나 마우스 등의 기계적인 조작이 아닌 인간의 음성을 듣고 실행을 하는 기술임.
음성인식의 분류
화자에 따른 분류
-화자 종속 : 미리 등록한 특정 화자만을 대상으로 함.
인식 성능이 뛰어남.
ex)휴대폰의 음성 다이얼링
-화자 독립 : 불특정 화자를 대상으로 함.
각각의 화자 특성에 구애받지 않고 음성의 특징을 찾을
수 있도록 대용량의 음성 데이터베이스가 필요함.
ex)음성인식 기차표 예약 서비스
음성인식 단위에 따른 분류
-고립어 : 각 단어를 끊어 읽는 경우에서의 음성 인식.
단어 앞 뒤에 상당한 묵음 구간이 존재하므로 단어의 처음
과 끝의 파악하기 쉽고 인식률도 높음.
ex) 보이스 브라우저
-연속어 : 연결단어, 연속 문장 및 대화체 음성을 인식할 수 있는 시스
템.
다양한 발음 변이를 고려한 기준 패턴과 함께 각 작업의 성
필요함.
ex)음성 타이프라이터,자동 예약 시스템
음성인식의 원리
음성 인식 시스템
-전처리부 :사용자가 발성한 음성으로부터 인식에 필요한 특징 벡터를 추출함.
-인식부 : 특징 벡터를 분석하여 결과를 만듦.
전처리부란..
마이크를 통해 입력된 음성이 시스템으로 들어오면 전처리부에서는 일정 시간(보통 1/100초)마다 음성학적 특징을 잘 표현해 줄 수 있는 특징벡터를 추출함.
이 벡터들은 음성학적 특성은 잘 나타내며 그 이외의 요소, 즉 배경 잡음, 화자 차이, 발음 태도 등에는 둔감해야 하며 이 과정을 거쳐 인식부에서는 순수하게 음성학적 특성에만 집중해 분석해야 함.
다음으로 추출된 음성 특징 벡터들은 인식부로넘어가 미리 저장된 음향모델과 비교하게 되며 그 결과는 언어처리 과정을 거쳐 최종 인식된 문장으로 출력되게 됨. . .
음성검출
다른 신호(배경잡음 등)들과 함께 연속적으로 녹음된 신호로부터 필요한 음성을 분리하여 인식을 하기위한 위한 최적의 패턴을 제공.
음성 인식기의 성능을 결정하며, 조용한 환경하에서 이루어 지는 것이 비교적 용이.
음성을 검출하는데 있어서 화자의 음성발성 방법, 음성이 발생되는 지점의 환경조건, 시스템 자체의 왜곡이 어려운 요인으로 작용하므로 이를 고려하여 음성을 검출.

참고 자료

없음