A Statistical Approach to Phoneme Segmentation through Multi-step Compensation

다단계 보상 기능을 갖는 통계적 방법에 의한 음소 분할

본 논문에서는 통계적 방법에 의한 음소의 자동분할에 관한 알고리즘을 제안하였다. 우선 음성 신호를 AR 모델로 모델링한 후 스펙트럼이 변화하기 전과 변화한 후의 모델에 대해서 likelihood ratio 와 mutual information을 고려한 test statistics 로부터 모델 계수가 변화하는 곳을 예측해 내고 이 곳을 음소의 경계로 판단한다. 이 경우 검파되지 못하는 대부분의 음소는 짧은 자음이었으며 Signed front-to-back maximum area ratio을 이용하여 개선하였다. 또한 false alarm error을 줄이기 위해 두 segment 사이의 distortion 으로부터 smoothing을 하였다. 3명의 화자에 대한 실험 결과 non-detection error는 10%, false alarm error는 20% 정도로 나타났지만 화자간에 알고리즘의 성능 변화가 거의 없으 며 특히 분할된 경계치 분포는 전체 음소의 90% 이상이 이 30ms 이내에 위치하였다.