한국어 TTS시스템에서 한 가지 모듈로써의 발음열 생성기는 한국어의 특성상 음운적 조건과 형태론적 조건 등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하고 한국어의 음운현상에 대한 체계적인 분석과 처리가 필요하다. 그래서 이 논문은 형태 음운론적 분석을 통한 발음열 자동 생성기법을 소개한다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자 등을 정규화하고 복합명사 분해 사전을 이용한 복합명사 분해와 추가 조건을 통해 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한다. 그리고 음운 변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 형태소 분석되지 않은 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 텍스트는 7$\sim$8%정도의 나은 발음열을 생성찬 수 있었다. 그 결과, 발음열 생성기는 한국어 TTS 시스템의 한국어 처리라는 고질적인 문제 해결에 좋은 방향과 결과를 기여할 수 있다.
본 연구에서는 코퍼스 확률에 기반하여 한국어 표준 발음 생성에 대한 연구를 한다. 기존의 이은영 외 (2005)에서 연구된 규칙기반의 한국어 IPA 발음 변환방식과는 달리 본 연구에서는 음운변환 코퍼스를 바탕으로 표준발음을 변환한다. 이 방식을 위해서 Brill(1995)에서 제안한 변형기반 학습방식이 활용되었으며, 단계적인 처리방식이 아닌 입-출력 대응 방식의 확률적 처리 방식이 제안되었다. 음운변환 방식은 음운규칙에 근거한 처리가 아닌 언어자원인 코퍼스를 활용해서 처리하였다는 점에서 기존의 연구방식과 차이가 있다. 또한, 기존 연구에서는 음운규칙을 단계적으로 적용하여서 입력형이 출력형으로 도출되기 위해서 여러 단계를 거쳤지만, 본 연구에서는 입력형과 출력형의 일대일 대응이라는 점에서 차이점을 보인다.
본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.
한국어와 영어는 서로 다른 음소 배열 제약과 음운 규칙을 가지고 있기 때문에 영어 학습자들은 특정 영어 자음군을 정확하게 발음하는 데 어려움을 겪게 된다 따라서 이 논문은 영어 학습자들이 어떤 영어 자음군을 배우기 어려워 하고 왜 이러한 어려움이 생겨나는지 한국어와 영어의 음소 배열 제약과 음운 규칙을 비교해서 밝히는 것을 목적으로 한다.
이 논문은 문장음성 변환시스템인 글소리II를 위한 읽기규칙에 관한 것이다. 읽기규칙이란 텍스트를 소리나는대로 읽어주는 모든 처리를 말한다. 읽기규칙의 가장 대표적인 음운변동규칙을 비롯하여 모음의 발음, 장음처리, 숫자읽기, 약어 및 기호읽기 등이 포함된다. 이 논문에서는 음운변동규칙을 6개의 대규칙과 22개의 소규칙으로 정리하고, 대규칙들 사이의 적용순서를 정의하였다. 그리고 단어의 장단이 중시되는 우리말의 특성을 반영할 수 있도록 장음처리부분을 추가하였다. 위의 읽기규칙으로 처리할 수 없는 부분에 대해서는 예외발음사전을 이용하고 있다.
음성합성에서 자연스러운 합성음을 생성하기 위하여 표준 발음법을 페트리넷 근저행렬로 모델링하는 방법으로 표준 발음법을 음가 생성 규칙으로 만들 수 있다. 본 논문은 페트리넷으로 모델링된 음가 생성 규칙의 크기를 줄이는 방법을 제안하고 구현하였다. 압축하기 전의 음가 생성 테이블의 크기는 719*107의 2차원 배열이었으며 구현된 시스템으로 압축한 결과 41*40의 2차원 구조체 배열로 압축되었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.413-418
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1998
음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.
Text-to-speech 시스템은 텍스트를 입력으로 받아 텍스트와 일치하는 음성을 출력하는 시스템으로, 인간이 자신의 모국어로 텍스트를 읽는 것과 비슷한 수준의 음성을 출력하는 데 목적이 있다. 한국어의 각 단어들은 한 단어 내에 있는 형태소들 사이에 음운 변동 현상을 일으켜 쓰여진 형태와 다르게 발음된다. 그러므로 한국어 텍스트를 자연스럽게 발음하기 위해서는 음운 변동 현상을 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 한국어에서 음운 변동을 일으키는 규칙은 여러 가지이고, 정확한 발음을 위해서는 이러한 규칙들이 차례대로 적용되어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한국어의 발음상의 특성을 고려하여 two-level 모델에 기반한 음운 변동 시스템을 구현한다.
특정한 언어 (영어)로 구현된 소프트웨어를 다른 언어 (한국어, 중국어 등)에서 처리할 수 있도록 하는 과정인 소프트웨어의 국제화는 음성기술 분야에 적응할 때 매우 복잡해진다. 그 이유는 음성 자체가 언어와 많은 연관 관계를 갖기 때문이다. 그러나 어떠한 언어라 해도 그 나라의 언어표현은ASCII코드나 혹은 그 나라 고유의 코드 기반으로 소프트웨어를 처리한다. 영어의 경우는 ASCII코드의 코드체계로 이루어지지만 다른 나라 언어인 경우 다른 형태의 언어코드를 사용하는 것이 일반적이다. 음성 처리에서 언어의 본질적 특성은 어휘모델에 나타난다. 어휘모델은 문자집합, 음소집합, 발음규칙으로 구성된다. 본 논문에서는 다국어 음성인식처리를 위한 어휘모델을 자동으로 생성하기 위하여, 4단계로 나누어 처리하는 어휘모델 구축 방법을 제안한다. 우선 전처리 과정으로 특정한 언어로 표현한 단어를 유니코드로 변환한다. (1단계) 유니코드로부터 중간 형태 코드로의 변환 (2단계) 발음 형태를 기본으로 하는 표준화된 규칙 적용 (3단계) 음소 규칙들에 의한 문자소 구현 (4단계) 음운론을 적용하는 순서로 구성된다.
본 논문은 한국어 로마자의 표준안 확립을 위하 로마자 변환 테이블을 정리 및 종합하고 이를 실제 변환기로 개발하는데 필요한 과정에 대해 기술하였다. 테이블 구성을 위해 국어의 표준 발음의 전체 구성을 분석하고, 불필요한 규칙이 있거나 없을 경우의 규칙을 추가, 삭제하여, 상충이 있을 경우 우선 순위에 의해 규칙을 선택하여 규칙을 수정하여 적용하였다. 이렇게 생성된 표준 발음 테이블은 한글을 받아 적용한 수 표기별 자음과 모음의 테이블을 통해 로마자로 변환한다. 일관성 없는 규칙, 표준화의 설득력 및 홍보의 미숙등과 같은 과제로 활용의 예가 적었던 한국어 로마자 변환기는 공공기관의 지명 및 문화재 로마자의 표준화 등에 사용될 수 있으며, 인터넷을 통한 웹 로마자 사전 제작을 통하여 표준화의 문제에 가장 중요한 객관적인 지표로서 활용될 수 있다.[3]
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[게시일 2004년 10월 1일]
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