본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.
한자가 유입된 당시 한자의 원음도 함께 들어와서 현재 많은 한자들이 중국과 같은 한자에 같은 발음으로 사용하고 있으나 한국과 중국은 한자에 대한 발음이 서로 독립적으로 보존 및 변천되어 오늘날은 그 발음을 표기하는 방식이 서로 다르다. 본 연구는 중국 한자의 발음인 한어병음과 한국 한자발음을 구성하는 초성, 중성, 종성의 변화를 시스템으로 분석하여 중국어 발음과 대응되는 변환규칙을 생성함으로써 쉽게 중국어 발음을 학습할 수 있는 중국어규칙변환 교육시스템으로 설계 및 구현하였다. 본 연구는 중국어규칙변환 교육시스템을 웹으로 구현하였고, 앱등의 다양한 어플리케이션을 통하여 중국어를 학습하는데 도움이 되도록 하였다.
본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.
본 논문에서는 18명의 아나운서로부터 녹음된 문장으로부터 분석된 결과를 바탕으로 하여 발음속도에 따른 한국어의 휴지기 규칙과 음절길이 조절규칙에 대하여 논하였다. 휴지기 규칙은 문장과 문장 사이, 절과 절 사이 그리고 말 토막과 말 토막 사이의 휴지지로 나누어 분석하였다. 분석결과로부터 다음과 같은 길이조절규칙을 찾아낼 수 있었다. 낭독체에 있어서 한 문장의 전체길이가 늘어날수록, 즉 발음속도가 늘어날수록, 늘어난 발음길이의 대부분을 문장사이 그리고 절 사이의 휴지기가 차지한다. 그리고 평균음절의 길이는 휴지기에 비교할 때 상대적으로 작게 증가한다. 또한 말 토막사이의 휴지기는 발음을 빠르게 할 때에는 발화되지 않다가 발음속도가 느려짐에 따라서 서서히 발화되기 시작한다.
본 논문에서는 한국어 발음열 자동 생성기를 이용하여 한국어의 음운 규칙에 대한 통계적 분석을 수행하였다. 실험에 사용한 발음열 자동 생성기는 한국어 음운 변화 현상에 대해 형태음운론에 기반 한 언어학적 분석과 문교부 표준어 규정의 표준 발음법에서 유도된 필수 및 수의적 음소 변동 규칙과 변이음 규칙의 단계적 적용 모델을 사용해서 구현되었으며, 특히 연속음성 인식을 위한 학습용 발음열과 인식용 발음사전 생성의 최적화를 목표로 하였다. 본 논문에서는 대어휘 연속음성 인식기의 음향 모델을 구축하기 위해 만들어진 삼성 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 음성 데이터 베이스의 60,000문장에 적용된 발음열 생성기의 음소 변동규칙들의 분포 및 그 통계를 사용해서 한국어 음운 변화 양상을 분석하였다. 적용된 빈도수를 기준으로 분석한 결과, 필수음소 변동규칙의 경우는 연음법칙, 경음화, 격음화, 장애음의 비음화순으로, 수의적 음소 변동규칙의 경우는 초성 ㅎ 탈락, 중복 자음화, 동일 조음위치 자음탈락 순으로 음운 변화가 발생하였다. 이러한 적용 규칙들의 통계적 자료를 기반으로 한국어 음운 변화 양상을 파악할 수 있었으며, 나아가 본 논문의 연구 결과는 음성 인식 시스템을 개발하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
본 논문은 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리를 통한 문자열-발음열 변환 기법을 소개한다. 한국어 TTS 시스템에서의 고질적인 문제는 문자열-발음열 변환이라고 할 수 있는데, 그 이유는 한국어의 특징상 음운적 조건과 형태론적 조건등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하기 때문이다. 그 중 ㄴ-첨가 규칙은 위와 같은 대표적인 현상으로 많은 문제점과 그에 따른 연구를 필요로 하고 있다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자를 정규화하고 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한 후, 음운변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 문장을 효과적으로 해결할 수 있어 TTS시스템에 좋은 결과를 가져오게 될 것이다.
본 연구는 한국어 통합 교재를 대상으로 발음 교육의 내용이라고 볼 수 있는 교재에 나오는 음운 체계, 음운 규칙, 발음 기술 및 표기, 그리고 발음 연습 등의 발음 항목들을 비교 분석하는 데에 그 목적이 있다. 또한 분석 결과를 통해 드러난 문제점을 지적하고 이를 위한 개선 방향을 제언하고자 한다. 분석 결과로 나온 발음 내용의 문제점과 개선 방향을 나타내보면, 음운 체계에서는 자음과 모음의 제시 순서가 교재마다 다르게 나타났다. 이를 위해서는 자모의 제시 순서에 대한 표준안이 마련되어야 하는데 교수 가능성 및 학습 용이성은 물론이고 교재 및 학습 목적을 고려해서 표준안을 구성해야 한다. 그리고 음운 체계의 제시방법에서 의사소통 관점과 한국어 억양의 기능을 고려했을 때 억양의 의미와 기능에 대한 기술을 제시할 필요가 있다. 두 번째, 음운 규칙에서도 음운 체계와 마찬가지로 제시 순서가 교재마다 다르게 나왔는데 제시 순서를 정해야 하며 어떤 음운 규칙을 교재에 제시할 것인지가 선행되어야 한다. 음운 규칙을 설명할 때 용어 사용은 가능한 한 하지 않고 필수적이고 공통적인 내용을 기술하도록 해야 한다. 마지막으로, 발음내용의 기타 사항에서는 발음을 위한 예를 단어로 제시하는 점과 다양한 연습문제가 없는 점 등을 문제점으로 지적하였다. 발음 교육을 위해서는 문장이나 대화문으로 제시하고 발음 연습을 위해 다양한 연습과 다른 언어 기능과 연계할 것을 제안하였다.
음성 인식이나 음성 합성시 필요한 발음열을 수작업으로 작성할 경우 작성자의 음운변화 현상에 대한 전문적 언어지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며 일관성을 유지하기도 쉽지 않다. 또한 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소의 내부와 복합어에서 결합된 형태소의 경계점, 여러 형태소가 결합해서 한 어절을 이룰 경우 그 어절 내부의 형태소의 경계점, 여러 어절이 한 어절을 이룰 때 구성 어절의 경계점에서 서로 다른 적용 양상을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 형태음운론적 분석에 기반하여 문자열을 자동으로 발음열로 변환하는 발음 생성 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 다단계로 적용하여 가능한 모든 발음열을 생성한다. 각 음운변화 규칙을 포함하는 대표적인 언절 리스트를 이용하여 구성된 시스템의 안정성을 검증하였고, 발음사전 구성과 학습용 발음열의 유용성을 인식 실험을 통해 평가하였다. 그 결과 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전의 경우 5-6% 정도 나은 단어 인식률을 얻었으며, 생성된 발음열을 학습에 사용한 경우에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)
문법적으로 정확한 한국어 음성을 합성하려면 표준어 규정의 '표준 발음법'을 준용해야 한다. 따라서 한국어 음가 합성 시스템에 사용되는 한글을 음성으로 변환하여 주는 규칙은 '표준 발음법'을 완전하게 반영하며 또한 무결해야 한다. 기존의 연구에서는 표준 발음법을 검증없이 적용하여 왔고, 표준 발음법자체에 모순이 있는가의 여부에 대해서도 체계적인 분석을 위한 시도가 전무하였다. 본 논문에서는 한국어 음가 생성의 기본 규칙으로 준용할 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링하여 표준 발음법의 일관성을 검증하였다. 그리고, 음운 변동 현상을 설러 단계로 나누어 차례로 적용한다든지, 변동된 단어에 대하여 처음부터 다시 변환 작업을 재수행하는 기존의 음가 생성 방법의 문제점을 해결하기 위하여 한번의 테이블 탐색으로 모든 음운 변동이 완료되는 한국어 음성 합성을 위한 음가 변란 테이블을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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