• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.757-758
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• 2023

시나브로는 언어발달지연 개선을 목적으로 발음을 교정하는 프로그램이다. TTS·STT API 를 사용하여 단어의 표준 발음을 음성 자료로 게시하고, 연습 후 사용자가 녹음한 음성에 대해 텍스트 및 시각 자료를 제공한다. 이를 통해 사용자는 자신의 발화 발음에 대해 객관적으로 피드백을 받아들일 수 있다. 시나브로는 전문기관 방문을 동반하는 일반적인 치료 방식과 달리, 온라인 기반 웹 서비스로 제작되어 공간, 시간, 비용 등의 제약을 극복하며 높은 접근성을 제공한다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.1-7
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• 2021

This study aims to enhance English pronunciation education for Korean students by examining the impact of standard Korean and Gyeongsang regional dialect on the articulation of English vowels. Data were obtained through the Korean-Spoken English Corpus (K-SEC). Seven Korean words and ten English mono-syllabic words were uttered by adult, male speakers of standard Korean and Gyeongsang regional dialect, in particular, speakers with little to no experience living abroad were selected. Formant frequencies of the recorded corpus data were measured using spectrograms, provided by the speech analysis program, Praat. The recorded data were analyzed using the articulatory graph for formants. The results show that in comparison with speakers using standard Korean, those using the Gyeongsang regional dialect articulated both Korean and English vowels in the back. Moreover, the contrast between standard Korean and Gyeongsang regional dialect in the pronunciation of Korean vowels (/으/, /어/) affected how the corresponding English vowels (/ə/, /ʊ/) were articulated. Regardless of the use of regional dialect, a general feature of vowel pronunciation among Korean people is that they show more narrow articulatory movements, compared with that of native English speakers. Korean people generally experience difficulties with discriminating tense and lax vowels, whereas native English speakers have clear distinctions in vowel articulation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.321-324
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• 2000

한국어는 어두에서 유성파열음이 나타나지 않고 약한 기식이 있는 연자음으로 실현되므로 영어의 유성파열음을 발음하기 어렵다. 한국인이 어두 유성파열음을 습득할 때 후속하는 모음의 높이가 영향을 미치리라 가정하고 /이, 에, 어, 우/ 4개의 모음을 선택하여 어두유성파열음 의 VOT에 영향을 미치는가를 단독단어와 문장에서 살펴보았다. native, 숙련자, 미숙련자의 세 그룹으로 나누어 실시한 결과 native의 경우 후속하는 모음이 어두파열음의 VOT에 영향을 끼치지 않았으며, 이러한 경향은 숙련자 그룹에서도 지켜짐을 알 수 있었다. 그러나 미숙련자 그룹인 경우 고모음이 저모음에서보다 VOT가 현저하게 길었고 통계검사 결과 유의미한 차이를 보여, 고모음에서 유성발음을 잘 못함을 알 수 있었다. native와 숙련자 그룹은 intermediate phrase(이하 iP) initial인 단어나 iP medial인 문장에서 VOT가 거의 유사한데 비해 미숙련자 그룹에서는 문장 내에서 VOT가 조금씩 짧아졌고 이 경향은 고모음에서 두드러져 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.6
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• pp.1157-1163
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• 2015

In this paper, we developed a Web App that operates in a mobile device. Also, we designed and developed an electronic dictionary of English words and sentences are expressed by English pronunciation with hangeul. The database using English words, Hangeul code with pictures, vocabulary definitions, speech sound files, and many sentences are created in this system. We developed the English learning system using HTML5 and m-Bizmaker software tools.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.36-40
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• 1998

전문 분야의 세분화로 인한 신조어 발생이 늘어나고 있다. 또한, 이러한 단어를 우리말로 표현이 불가능한 경우 우리 발음으로 풀어 기록하지 않고 그대로 적는 경우도 늘어나고 있는 추세이다. 특히 전문 서적일수록 두드러진다. 그러나 한글과 영어를 혼용하여 기록할 경우 부적절한 조사의 쓰임으로 인하여 매끄럽지 못함을 가끔 볼 수 있다. 본 논문에서는 영단어의 발음특성정보를 이용하여 한글 조사의 오류를 정확하게 검출하고 교정을 할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.498-500
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• 2021

본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.2
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• pp.35-43
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• 2001

Many speech recognition systems have used pronunciation lexicon with possible multiple phonetic transcriptions for each word. The pronunciation lexicon is of often manually created. This process requires a lot of time and efforts, and furthermore, it is very difficult to maintain consistency of lexicon. To handle these problems, we present a model based on morphophon-ological analysis for automatically generating Korean pronunciation variants. By analyzing phonological variations frequently found in spoken Korean, we have derived about 700 phonemic contexts that would trigger the multilevel application of the corresponding phonological process, which consists of phonemic and allophonic rules. In generating pronunciation variants, morphological analysis is preceded to handle variations of phonological words. According to the morphological category, a set of tables reflecting phonemic context is looked up to generate pronunciation variants. Our experiments show that the proposed model produces mostly correct pronunciation variants of phonological words. Then we estimated how useful the pronunciation lexicon and training phonetic transcription using this proposed systems.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.193-196
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• 2000

본 논문에서는 제한 지속시간 모델링(bounded duration modeling)의 지속시간 제한 값(duration bound)을 화자의 발음 속도에 따라 조절해주는 발음 속도 보상 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 번의 인식 과정을 수행하는데, 1차 인식 과정은 화자의 발음 속도를 추정하기 위한 과정이고, 2차 인식 과정이 인식 결과를 얻기 위한 과정이다. 1차 인식 과정에서 추정된 화자의 발음 속도에 따라, 지속시간 제한 값을 증가, 또는 감소시킨 후, 2차 인식과정에 사용한다. 제안된 알고리즘은 CHMM 기반의 한국어 연결 숫자음 인식 시스템에 적용되었으며, KAIST에서 제작된 4-7자리 연결 숫자음 데이터베이스인 DigitDB를 대상으로 성능을 평가하였다. 인식 실험 결과, 제안된 발음 속도 보상 알고리즘이 적용된 인식 시스템에서는 $96.26\% 단어 인식률을 얻어, 제안된 알고리즘이 적용되지 않은 인식 시스템의 $94.72\%보다 $1.54\% 향상된 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.19-22
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• 2000

어휘독립 음성인식이란 음향학적 모델 훈련에 사용하지 않은 어휘들을 인식하는 것이다. 단어모델을 이용한 어휘독립 음성인식 시스템은 발음표기로 변환된 인식대상어휘에 대하여 문맥 종속형 부단어(context dependent subword) 단위로 훈련된 모델을 연결하여 단어 모델을 만들고 이 단어 모델로 인식을 수행한다. 이러한 시스템의 경우 훈련과정에서 나타나지 않는 문맥 종속형 부단어가 인식대상어휘에서 나타나게 되고, 따라서 정확한 단어모델을 구성할 수 없다는 문제점이 있다 본 논문에서는 문맥 종속형 부단어 구분의 계층화를 통한 back-off 선택 방법을 이용하여 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어 대신 연결될 부단어 모델을 찾아내는 방법을 제안한다 제안된 선택 방법은 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어를 포함하는 상위의 부단어를 찾아내는 방법이다. 실험 결과 10단어 세트에서 $97.5\%$ 50단어 세트에서$90.16\%$ 100 단어 세트에서 $82.08\%$의 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.87-90
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• 1998

이 논문에서 우리는 대규모 어휘를 갖는 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 우리말은 영어와 구조적으로 달라서 대용량 어휘를 갖는 연속 음성을 인식하기 위한 언어모델을 만들기가 매우 어렵다. 언어 모델을 우리말 문장에 적용하기 위해 신문의 사설을 3-gram을 이용하여 처리하였다. 우리의 인식 시스템을 평가하기 위하여 시스템 공학 연구소에서 제공한 낭독 음성을 대상으로 인식률을 계산하였다. 589개의 문장을 대상으로 총 20명이 발음한 3,156개의 문장에 대하여 남자 92.2%, 여자 87.9%의 인식률을 얻었다. 발음사전은 낭독음성과 신문 사설에서 추출한 10K 크기이며 uniphone의 음성모델을 사용하였다.