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한국어 연속음성인식을 위한 Viterbi 형태소 분석기
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인간이 사용하는 가장 보편적이고, 효율적이며, 편리한 통신수단인 음성을 기계와의 인터페이스 수단으로 사용하고자 하는 노력은 컴퓨터가 개발되면서부...
본문/내용
인간이 사용하는 가장 보편적이고, 효율적이며, 편리한 통신수단인 음성을 기계와의 인터페이스 수단으로 사용하고자 하는 노력은 컴퓨터가 개발되면서부터 꾸준하게 진행되어왔다. 1950년대 벨 연구소의 단일화자의 고립숫자 인식실험을 필두로 여러가지 아날로그 음성인식시스템이 개발되었으나 인식률은 상당히 저조하였다. 이후로 디지털 음성처리기술의 발달과 인공지능기술의 결합으로 고립어가 아닌 연속어를 인식하고자 하는 계획이 미국 국방성에 의해 1970년대 초에 수행되었다. 언어학적인 지식의 기반없이는 음성인식기술의 발전이 불가능함을 깨닫고 인공지능적 기법에 의해 언어의 문법론, 의미론과 같은 상위계층의 지식을 음성인식에 이용하고자 하였으나, 큰 성과를 거두지는 못하였다. 그 10년후, 패턴인식에 기초를 둔 음성인식과 음향음성학, 구문론, 의미론 등 여러가지 상하위 계통의 구체적인 지식을 이용한 음성인식시스템의 개발 계획이 수행되기 시작하였고, 현재는 많은 연구성과를 거두고 있다[1]. 미국의 음성인식에 대한 노력과 함께 유럽의 여러 나라들도 여러가지 기술을 이용한 음성인식시스템의 연구개발에 박차를 가하고 있다[2].
국내의 한국어에 대한 본격적인 음성인식에 대한 연구는 외국에 비해 10년 뒤진 1980년대에 시작되었다. 초기의 연구는 특정화자의 제한된 고립단어에 대한 인식 등으로 국한되었으나, 최근에는 여러 화자의 연속숫자음, 문장 등을 인식하고자하는 1000단어 이상 급의 인식시스템에 대한 연구가 활발하게 행해지고 있다[3][4]. 하지만, 연속음성 인식시스템에 사용되는 문법구조는 매우 제한된 bigram이나 trigram 또는 FSN(Finite State Network) 등이 대부분으로 한국어 고유의 음성학적인 지식이나 언어학적인 지식을 효과적으로 사용하지는 못하는 실정이다.
참고문헌
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I D : msys******* Date : 2012-10-16 FileNo : 16062179 |
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