Earticle

초록

영어

A patient with laryngectomy or a person with pronunciation problem has inconvenience of not using voice recognition technology. To solve it, the silent speech recognition technology has been emerged. In this paper, the proposed method detects movement of tongue using physical sensor and classifies the articulation position of Korean silent consonants such as‘ㄱ’, ‘ㄷ’, ‘ㅂ’, ‘ㅅ’, ‘ㅈ’, ‘ㅊ’, ‘ㅋ’, ‘ㅌ’, ‘ㅍ’, ‘ㅎ’. Three feature extraction algorithms such as VAR(Varian), CC(Cepstral Coefficient), LPC(Linear Predict coding Coefficient) and ANN(Artificial Neural Network) classifier can recognize collected data into five articulation positions. Experimental results show that the classification accuracy of the proposed method is about 79.5%.

한국어

후두출 환자나 발음장애가 있는 사람은 음성인식 기술을 사용하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 극복하기 해 발성이 필요 없는 무성인식(Silent Speech Recognition)이 발하고 있다. 본 논문에서는 물리센서 (Physical Sensor)를 이용하여 의 움직임을 감지하고 한국어 무성 자음 ‘ㄱ’, ‘ㄷ’, ‘ㅂ’, ‘ㅅ’, ‘ㅈ’, ‘ㅊ’, ‘ㅋ’, ‘ㅌ’, ‘ㅍ’, ‘ㅎ’ 의 조음 치를 분류하는 방법을 제안한다. 세 개의 특징 추출 알고리즘 VAR(Variance), CC(Cepstral Coefficient), LPC(Linear Predict coding Coefficient)와 ANN(Artificial Neural Network) 분류기를 통해 수집된 데이터를 5개의 조음 치로 분류하다. 조음 치를 분류하는 실험을 통해 평균 79.5%의 정확도를 얻었다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 조음위치에 따른 물리센서 기반 한국어무성 자음 분류
  2.1 한국어 자음 분류 체계
  2.2 혀의 움직임에 따른 데이터 수집
  2.3 특징 추출 알고리즘
 3. 실험 및 결과
  3.1 실험 방법
  3.2 실험 결과
 4. 결론 및 향후 연구 방향
 Acknowledgement
 참고문헌

키워드

저자

• 신진호 [ Jinho Shin | 인하대학교 전자공학과 ]
• 류재환 [ Jaehwan Ryu | 인하대학교 전자공학과 ]
• 이병현 [ Byeong-Hyeon Lee | 인하대학교 전자공학과 ]
• 김덕환 [ Deok-Hwan Kim | 인하대학교 전자공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004