유성음/무성음/묵음 정보를 이용한 동적시간정합 알고리즘 개선

Abstract

본 연구에서는 고립단어인식(isolated word recognition ; IWR) 시스템에 가장 널리 사용되고 있는 동적 시간정합 (Dynamic Time Warping ; DTW) 알고리즘의 가장 큰 문제점인 계산량 부담을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식 시 가장 좋은 인식률을 보이는 알고리즘은 DTW라고 알려져 있으나, 인식 대상 어휘가 늘어나면 비교 대상 어휘수에 비례하여 계산량이 늘어나고 인식률이 상대적으로 저하되는 단점이 있기 때문에 일반적으로 200단어 이하의 소어휘(small-vocabulary) 인식 시스템에만 사용되고 있다. 따라서, 인식 대상 어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성음/무성음/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하였다. 유성음/무성음/묵음 분류기를 이용하여 유성음/무성음/묵음 (V/U/S) 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해 이 들 단어만을 비교함으로써 DTW 알고리즘을 적용할 비교 대상 어휘 수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다. 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐만 아니라 유성음/무성음/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현하여 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소를 도모하였다. 따라서, 제안된 상기 기법 들을 이용하면 PC 상에서도 DTW를 이용한 대어휘(large-vocabulary) 고립단어 인식기의 구현이 가능할 것이다.