연속음성인식 후처리를 위한 음절 복원 rule-based 시스템과 형태소분석기법의 적용

The syllable recovrey rule-based system and the application of a morphological analysis method for the post-processing of a continuous speech recognition

한국어를 연속적으로 발음할 때 여러 가지 음은변동이 일어난다. 이러한 음운변동은 한국어 연속 음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문에서는 음운변동이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키는 rule-based 시스템을 제안한다. 그리고 복원 결과들은 형태소 분석되어 올바른 문자열만 생성된다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule,끝음절 종성 복원 rule, 한 음절 처리 rule에 의거하여 이루어진다. 규칙 적용 과정 중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제안하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다. 본 시스템은 규칙기반 시스템이므로 대용량의 발음열 사전이나 음소열 사전을 필요로 하지 않고 문서 기반 형태소 분석기를 그대로 이용할 수 있다는 이점이 있다.

Various phonological alteration occurs when we pronounce continuously in korean. This phonological alteration is one of the major reasons which make the speech recognition of korean difficult. This paper presents a rule-based system which converts a speech recognition character string to a text-based character string. The recovery results are morphologically analyzed and only a correct text string is generated. Recovery is executed according to four kinds of rules, i.e., a syllable boundary final-consonant initial-consonant recovery rule, a vowel-process recovery rule, a last syllable final-consonant recovery rule and a monosyllable process rule. We use a x-clustering information for an efficient recovery and use a postfix-syllable frequency information for restricting recovery candidates to enter morphological analyzer. Because this system is a rule-based system, it doesn't necessitate a large pronouncing dictionary or a phoneme dictionary and the advantage of this system is that we can use the being text based morphological analyzer.