• 제목/요약/키워드: 단어 발음

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한국어 음소열 기반 워드 임베딩 기술 (Korean Phoneme Sequence based Word Embedding)

  • 정의석;송화전;이성주;박전규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.225-227
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    • 2017
  • 본 논문은 한국어 서브워드 기반 워드 임베딩 기술을 다룬다. 미등록어 문제를 가진 기존 워드 임베딩 기술을 대체할 수 있는 새로운 워드 임베딩 기술을 한국어에 적용하기 위해, 음소열 기반 서브워드 자질 검증을 진행한다. 기존 서브워드 자질은 문자 n-gram을 사용한다. 한국어의 경우 특정 단음절 발음은 단어에 따라 달라진다. 여기서 음소열 n-gram은 특정 서브워드 자질의 변별력을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 서브워드 임베딩 기술을 재구현하여, 영어 환경에서 기존 워드 임베딩 사례와 비교하여 성능 우위를 확보한다. 또한, 한국어 음소열 자질을 활용한 실험 결과에서 의미적으로 보다 유사한 어휘를 벡터 공간상에 근접시키는 결과를 보여 준다.

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피치계수를 이용한 화자인식에 관한 연구 (A study on the Speaker Recognition using the Pitch)

  • 김에녹
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.471-480
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    • 2001
  • 본 연구에서는 적응 공명 이론(ART2) 모델을 이용하여 화자인식 실험을 수행하였으며, 모을 검출을 통하여 미리 등록된 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하였다. 실험을 위해 0에서 9까지의 숫자 음을 남성화자와 여성화자 각각 5명씩 발음하여 사용하였으며, 이들 음성 데이터로부터 모음을 추출한 다음 얻어진 피치 계수, 선형예측 계수, 선형예측 켑스트럼 계수를 신경망의 입력 패턴으로 입력시켜 인식 성능을 측정하였다. 실험 결과 피치를 사용하는 것이 텍스트-의존, 텍스트-독립 화자인식 모두에서 다른 계수들을 사용하는 것보다 우수한 성능을 보이고 있다.

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한국어 음소열 기반 워드 임베딩 기술 (Korean Phoneme Sequence based Word Embedding)

  • 정의석;송화전;이성주;박전규
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.225-227
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    • 2017
  • 본 논문은 한국어 서브워드 기반 워드 임베딩 기술을 다룬다. 미등록어 문제를 가진 기존 워드 임베딩 기술을 대체할 수 있는 새로운 워드 임베딩 기술을 한국어에 적용하기 위해, 음소열 기반 서브워드 자질 검증을 진행한다. 기존 서브워드 자질은 문자 n-gram을 사용한다. 한국어의 경우 특정 단음절 발음은 단어에 따라 달라진다. 여기서 음소열 n-gram은 특정 서브워드 자질의 변별력을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 서브워드 임베딩 기술을 재구현하여, 영어 환경에서 기존 워드 임베딩 사례와 비교하여 성능 우위를 확보한다. 또한, 한국어 음소열 자질을 활용한 실험 결과에서 의미적으로 보다 유사한 어휘를 벡터 공간상에 근접시키는 결과를 보여 준다.

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어휘독립 환경에서의 가변어휘 음성인식에 관한 연구 (A Study on the Variable Vocabulary Speech Recognition in the Vocabulary-Independent Environments)

  • 황병한
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.369-372
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    • 1998
  • 본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

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후천성 한글 난독증에서의 단서 주기 효과 (The effect of eueing technique in acquired Hangul dyslexia)

  • 조경덕;이광오
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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    • pp.292-296
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    • 2000
  • 뇌손상에 기인하는 한글 난독증의 어휘처리 양상을 분석하여 한글정보처리의 특성을 알아보고자 하였다. 피험자 PSK의 한글 어휘처리에서 특히 주목되는 점은 단어의 음독은 가능하나, 비단어의 음독은 불가능하였다는 것이다. PSK의 한글 어휘처리는, 자소-음소변환(grapheme-phoneme conversion)경로가 선택적으로 손상되어, 심성어휘집(mental lexicon)의 발음정보를 이용하는 직접경로에 의해서 이루어진다고 판단된다. 읽기(reading)와 그림명명(picture naming)에서 나타난 오류들에 대하여, 음운적 단서(phonological cueing)를 제시하였다. 그 결과, 읽기 수행에서는 단서 주기 효과가 나타나지 않았으나 그림명명에서는 수행상의 향상이 나타났다. 또한, 1음절어의 읽기 수행에서는 규칙효과가 나타나지 않았으나 2음절어의 읽기 수행에서는 빈도와 규칙성의 상호작용이 나타났다. 이것은, PSK의 1음절어와 2음절어에 대한 읽기 수행이 상이한 경로에서 이루어질 가능성을 시사한다.

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한국어 음운 현상과 단어 유형을 고려한 한글-로마자 변환 시스템 구현 (An Implementation of Hangul Romanization System Based on Korean Phonotactic Rules and Categories of Words)

  • 박수호;김광영;;권혁철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.376-378
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    • 2001
  • 본 논문은 새로 개정된 국어의 로마자 표기법(2000.7.7. 고시)에 따른 로마자 자동 변한 시스템의 구조와 변환 알고리즘을 제시한다. 특히 새 로마자 표기에 따른 규칙을 반영하여 사용자가 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 인명, 고유명사, 행정구역, 일반, 학술응용의 5개 항목으로 나누어 변환할 수 있게 했다. 또한 로마자표기에 적용한 표준 한글 음운변동 규칙과 로마자 표기의 원칙에 따른 5가지 변환 규칙을 도움말로 보여준다. 그리고 로마자 표기 원칙에 따라 발음상 혼동의 우려가 있는 부호의 규칙성을 조사하여 로마자 자동 변한 시스템에 적용함으로써 새 로마자 표기에서 발생할 수 있는 혼동을 제거하여 로마자 변환 시스템의 정확성을 높였다.

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중국인 학습자의 우리말 음운변동 단어의 읽기 발음 훈련효과 (The Effects of Reading Pronunciation Training of Korean Phonological Process Words for Chinese Learners)

  • 이유라;김수진
    • 말소리와 음성과학
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    • 제1권1호
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    • pp.77-86
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    • 2009
  • This study observes how the combined intervention program effects on the acquisition reading pronunciation of Korean phonological process words and the acquisition aspects of each phonological process rules to four Korean learners whose first language is Chinese. The training program is the combination of multisensory Auditory, Visual and Kinethetic (AVK) approach, wholistic approach, and metalinguistic approach. The training purpose is to evaluate how accurately they read the words of the phonological process which have fortisization, nasalization, lateralization, intermediate sound /ㅅ/ (/${\int}iot"$/). We access how they read the untrained words which include the four factors above. The intervention effects are analyzed by the multiple probe across subjects design. The results indicate that the combined phonological process rule explanation and the words activity intervention affects the four Chinese subjects in every type of word. The implications of the study are these: First, it suggests the effect of Korean pronunciation intervention in a concrete way. Second, it offers how to evaluate the phonological process and how to train people who are learning Korean language.

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음소를 이용한 한국어의 인식 (Korean Speech Recognition using the Phoneme)

  • 김영일;차일환;조문재
    • 한국음향학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.35-45
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    • 1984
  • 본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.

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n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 (Korean-English statistical speech translation Using n-best re-ranking)

  • 이동현;이종훈;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.171-176
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    • 2006
  • 본 논문에서는 n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 시스템에 대해 논하고 있다. 보통의 음성 번역 시스템은 음성 인식 시스템, 자동 번역 시스템, 음성 합성 시스템이 순차적으로 결합되어 있다. 하지만 본 시스템은 음성 인식 오류에 보다 강인한 시스템을 만들기 위해 음성 인식 시스템으로부터 n-best 인식 문장을 추출하여 번역 결과와 함께 리랭킹의 과정을 거친다. 자동 번역 시스템으로 구절기반 통계적 자동 번역 모델을 사용하여, 음성 인식기의 발음 모델에서 기본 단어 단위와 맞추어 번역 모델과 언어 모델을 훈련시킴으로써 음성 번역 시스템에서 형태소 분석기를 제거할 수 있다. 또한 음성 인식 시스템에서 상황 별로 언어 모델을 분리하여 처리함으로써 자동 번역 시스템에 비해 부족한 음성 인식 시스템의 처리 범위를 보완할 수 있었다.

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대화체 음성에서의 한국어 연결 숫자음 인식 (Recognition of Korean Connected Digits in a Natural Spoken Dialog)

  • 김중철;고종철;이정현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.377-379
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    • 2000
  • 대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.

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