현재 높은 인식성능을 보이고 있는 대용량의 음성인식 시스템의 대부분은 고립단어 음성인식 시스템이다. 이러한 시스템의 인식범위를 늘리기 위해서는 검색하려는 단어수를 늘려야한다. 하지만 검색하려는 단어수가 늘어남에 따라 시스템의 속도 및 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 스마트 흠 환경에서 음성인식 성능에 영향을 주는 상황정보를 정의하고 관성 센서와 RFID(Radio Frequency Identification)를 사용한 사용자 위치 추정 방법을 제안한다. 또한 음성인식시스템의 상황정보에 의한 단어모델 도메인을 구축하여 기존의 시스템보다 높은 성능을 보이는 음성인식 시스템을 개발한다. 스마트 흠 환경에서 본 연구에서 제안된 음성 인식 시스템이 인식률의 저하 없이 동작하는 것을 확인하였다.
Most speech recognition systems that have a large capacity and high recognition rates are isolated word speech recognition systems. In order to extend the scope of recognition, it is necessary to increase the number of words that are to be searched. However, it shows a problem that exhibits a decrease in the system performance according to the increase in the number of words. This paper defines the context information that affects speech recognition in a ubiquitous environment to solve such a problem and develops user localization method using inertial sensor and RFID. Also, we develop a new speech recognition system that demonstrates better performances than the existing system by establishing a word model domain of a speech recognition system by context information. This system shows operation without decrease of recognition rate in smart home environment.
