본 연구는 한국어 유음 /l/의 두 변이음 중 [r]의 음성적 실현에 대해 실험음성학적으로 고찰해보았다. 분절음들의 음성학적 실현은 인접해 있는 분절음으로부터 영향을 받을 뿐만 아니라 분절음의 운율적 위치 또한 영향을 미친다. 본 연구는 이런 운율적 위치가 변이음 [r]의 음성적 실현에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 운율적 위치는 발화문장 초, 억양구 초, 악센트구 초, 그리고 악센트구 말로 분류하였으며 그리고 단어 내 위치에 따른 영향 또한 살펴보기 위하여 단어 초, 단어 중간, 단어 말로 분류하였다. 네 명의 피험자를 대상으로 음성 실험과 그에 따른 통계 분석 결과, [r]의 음성적 실현은 다양한 것으로 나타났다. 가장 약화 정도가 심한 공명음에서부터, 마찰음, 그리고 [r]의 전형적인 음성적 실현인 짧은 파열음으로까지 다양하게 실현되었다. 짧은 파열음 내에서도 폐쇄구간과 VOT의 길이 또한 다양하게 나타났다. 이들의 다양한 음성적 실현에 미치는 요인 중의 하나는 단어 내 [r]이 나타나는 위치로서 단어 초(때에 따라서는 단어 말에서도)에서가 단어 중간에서보다 약화 현상이 덜한 것으로 나타났다. 이는 음성, 운율 단위초 강화 현상과 단위말 장음화 현상에 기인하는 것으로 판단된다. 그리고 운율적 위치에 따라서도 다양하게 실현되었는데 일반적으로 운율적으로 약한 자리에서가 강한 자리에서보다 약화된 형태인 공명음 또는 마찰음으로 실현되는 경향이 큰 것으로 나타났다. 폐쇄구간이 약화되지 않고 짧은 폐쇄음으로 실현될 경우 폐쇄구간 지속시간은 운율위치와 뚜렷한 상관관계를 보이지 않는 반면 VOT 지속시간은 단어 초 위치에서 높은 상관관계를 보였다. 즉, 발화문장 초와 억양구 초에서가 악센트구 초와 악센트구 중간에서보다 강하게, 즉 길게 실현되는 것으로 나타났다. 이는 [r]의 음성적 실현이 운율적 계층성에 따라 달라지며 운율적으로 강한 자리에서가 약한 자리에서 보다. 또는, 계층적으로 높은 위치에서가 낮은 위치에서보다 분절음 자신의 음성적 특성의 변형(약화)을 덜 입는 것으로 해석할 수 있겠다.
일반적으로 운율 정보를 음성인식에 이용한 연구들에 있어서는 대부분 운율의 음향적 정보를 이용하는데 반하여, 본 연구에서는 운율어나 음절수와 같은 운율의 구조적 정보가 인식률 향상에 기여함을 보인다. 본 논문은 두 가지 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 발음모델링을 할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 것으로, 먼저, 운율어를 이용하여 위치 정보데이터의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절 수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시한 다음, 제안한 방법에 의하여 생성한 발음사전을 이용하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상됨을 보였는데, 베이스라인의 WER 4.63% 에서 최대 8.4%의 WER 가 감소하였다. 위치 정보 데이터의 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3 음절로 그 수를 제한한 경우, 6 음절이상 단어에서는 4음절로 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다.
영어 마찰음을 발음하기 어려운 점은 잘 알려졌는데, 한국 대학생들이 마찰음을 포함하는 영어 순자음을 인지하는데도 마찬가지로 어려움을 느끼는지 알아보기 위하여 40명의 한국 대학생들을 대상으로 영어 순자음이 들어간 임시어를 4가지 다른 운율적 위치(초성, 종성, 강세 앞 모음사이, 강세 뒤 모음사이)에서 인지하는 테스트를 실행하였다. 실험 참가자들은 초성이나 강세 앞 모음사이처럼 강한 위치의 자음을 종성이나 강세 뒤 모음사이의 약한 위치보다 더 정확하게 판별하는 인지패턴을 보여주었다. 한국 학생들의 인지의 어려움은 모든 운율 위치에서 영어 목표자음의 조음방법 혼동 때문에 대부분 발생하였다. 그밖에, 조음장소와 유무성의 혼동도 일어났는데, 조음장소의 혼동은 모든 운율 위치에서 주로 [f]의 음향적 속성 때문에 일어났으며 유무성의 혼동은 운율 위치의 영향 때문에 발생하였다. 이러한 조음방법, 조음장소, 유무성의 혼동은 목표자음의 음성적 속성 그리고/또는 피실험자의 모국어 속성으로 설명되었다.
본 논문은 두 가지의 구조적 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 한국어 위치 정보 데이타의 발음모델링을 수행할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 이다. 먼저, 위치 정보 데이타가 운율어로 구성되어 있다는 전제 하에 운율어를 이용하여 위치 정보 데이타의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 9개의 테스트 세트와 9개의 학습 세트로 총 81개의 실험을 통하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험 결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상되었다. 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3음절로 그 수를 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음 변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법과 같이 운율어와 음절수를 이용한 경우에 베이스라인의 WER 4.63%에서 최대 8.4%의 WER가 감소하였다.
본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관 관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.
본 논문의 목적은 자연음에 가까운 합성음을 구현하기 위한 기초작업으로 한국어의 운율구조를 담화구조와 연관시켜 그 상관관계를 밝히는데 있다. 특히 문장내에서 주격표지로 작용하는 '이/가/은/는' 조사의 운율패턴에 중점을 두었다. 주어가 문장 내에서 어떤 자리에 오는가에 의해 조사어절을 구분해 본 결과 Fo값은 문장의 뒤, 즉 동사 앞 위치로 갈수록 낮아졌다. 중립적 문장에서 문두의 위치라면 '은/는' 조사의 기본주파수가 두드러짐이 예상되며, 이와 상대적으로, 담화가 구성되어 의사소통의 의미가 많이 가미될수록 '은/가' 조사의 두드러짐이 예상된다고 정리해 볼 수 있다. 운율구 경계의 발생은 특정한 문장성분의 전.후에서 주로 나타나는데 절이나 독립어 뒤에서, 그리고 부사어, 관형어, 목적어 앞에서 빈번히 일어남을 알 수 있었다.
무성모음화 현상이 어떠한 분절음적, 운율적 환경에서 주로 실현되는가를 알아보기 위하여 선행자음의 분절음적 환경, 후행자음의 분절음적 환경, 해당 강세구의 음절수, 운율 구조상의 위치 등 모두 네 가지를 변수로 실험을 진행하였다. 모두 10명의 화자(남5, 여5)가 발화한 1140개의 자료에 나타난 행당 모음의 길이를 측정하는 방법으로 분석을 실시하였다. 그 결과 선행자음은 [+기식성]과 [+지속성]을 가진 환경이, 후행 자음은 [-지속정]과 [기식성]을 가진 환경이 무성모음화가 잘 일어나는 환경인 것으로 밝혀졌다. 음절수의 증가는 큰 영향을 주지 않는 것으로 보였고, 대체로 두 번째 강세구의 단어초에 위치하는 경우에 모음의 길이가 짧거나 무성모음화되는 경향이 관찰되었다.
이 연구의 목적은 한국어 이중모음 /ㅛ/가 다양한 언어학적 환경에서 어떠한 발음 변이 양상을 보이는지 밝히는 것이다. 특히 음성적 변이와 분포 범위의 연관성에 주목하여 /ㅛ/의 발음 양상을 논의하였다. 서울코퍼스의 여성 화자 10명의 발화에서 나타난 /ㅛ/의 운율적 위치(단음절, 어절 초, 어절 중, 어절 말)와 어휘 부류(내용어, 기능어)를 분석하였다. 각 환경에서 /ㅛ/의 출현 빈도를 파악한 결과, 운율적 위치에 따라 어휘 부류와 발음형 실현이 달라지는 양상을 보였다. 음향 분석을 통해 기능어에서 나타나는 /ㅛ/에서는 음성적 약화가 빈번하게 일어나는 것을 확인하였다. 어휘 부류는 /ㅛ/의 평균적인 음가를 달라지게 하지는 않았지만 개별 토큰의 분포 양상에서는 차이가 발견되었다. 이를 통해 언어학적 환경이 모음의 음성적 분포 양상에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
기존의 유표성 이론에 따르면 마찰음이 파열음보다 유표적이므로 발음하기 어렵다는 것은 잘 알려진 사실이다. 따라서 본 연구에서는 한국 EFL 학습자들이 발음하기 어려운 마찰 [f, v]를 어떻게 인지하는지 살펴보기 위해서 영어 순자음 [p, b, f, v]를 판별하는 실험을 기획하였다. 40명의 한국 학생들이 영어 순자음이 들어간 임시어를 인지하는 테스트를 실행한 결과, 순자음의 운율적 위치가 인지 정확도를 결정짓는데 영향을 마침을 발견하였다. 특히 유표성 이론의 예상과 달리, 무성 마찰음 [f]의 정확도가 강세 뒤 모음사이의 위치를 제외한 모든 위치에서 높게 나왔다. 영어 순자음의 평균 인지 정확도는 강세 앞 모음사이 위치와 어두 초성에서 높은 반면에 어말 종성과 강세 뒤 모음사이 위치에서는 낮았다. 한국 학생들의 영어 순자음 인지에는 유표성 이론뿐 만 아니라 음향학적 두드러짐과 강세를 포함하는 청각적인 요소도 작용함을 보여주고 있다.
운율은 음성의 초분절적인 면에 연관하는 음성의 한 성으로서 통상적으로 화자는 음성을 달하는 과정에서 청자의 이해를 돕기 위해 운율을 사용하게 된다. 본 논문은 이러한 운율을 이루는 성분 중의 하나인 운율구의 위치 예측에 대한 성능을 향상시키는 것에 그 목적을 둔다. 한국어 운율 정보에 대한 표기 방법 중의 하나인 K-ToBI를 기반으로 하여, 운율구의 경계와 그에 대한 레벨을 Break Indices 정보로서 나타내었고, 통계학 분야에서 제안된 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 시스템의 예측률 향상을 꾀하였다. 기존의 방법에서 사용된 트리 기반 모델을 이용하여 한국어 운율에 가장 많은 영향을 끼치는 언어 정보들을 추출하였고 이를 실험에 적용하였다. 기존의 트리 모델과 SVM 모델에 대한 예측률을 비교한 결과, 경계 유무 정보 예측과 4단계의 레벨을 가지는 경계 정보의 예측에서 모두 본 방법이 보다 높은 예측률을 보여 주어 본 연구에서 제시한 접근법이 운율구의 경계 정보를 예측하는 데에 있어 더욱 효과적인 접근법임을 실험적으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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