한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.81-86
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1998
트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART 방법을 이용하여, 운율구 추출과 운율구 사이의 휴지 기간을 모델링 하고자 한다. 모델링을 위한 특징 변수들의 유효성을 실험에 앞서 알아본 후, 생성된 트리들을 해석함으로써 제안하는 특징 변수들이 효과적임을 보인다. 음성 정보를 제외한 문서 정보만을 이용하여 실험한 결과, 운율구 경계 결정 오류율은 14.46% 이었고, 휴지 기간 예측 RMSE 가 132.61 msec 이었다.
의사소통에 중요한 역할을 하는 운율은 기능에 따라 언어적 운율과 정서적 운율로 구분한다. 대뇌 편재화 관점에서 정서적 운율 처리는 우반구가 주로 담당한다는 결과가 일반론적으로 받아들여지지만, 언어적 운율에 대한 연구들은, 연구간의 방법적인 차이로 인해 결과가 상이하게 나타난다. 본 연구는 정상 화자 9명과 뇌졸중 환자 14명(좌반구 손상 7명, 우반구 손상 7명)의 세 집단을 대상으로 대뇌 편재화의 관점에서 언어적 운율 특성을 살펴보기 위해 세 가지 형태 의문문(의문사 의문문, 예-아니오 의문문, 선택 의문문)에서의 발화속도, 지속시간, 음도, 강도와 관련된 운율 특징을 청지각 평가와 함께 살펴보았다. 연구결과, 통계적으로 유의한 주요변수들이 좌반구 손상 환자의 자료에서 결함을 보였으며, 예-아니오 의문문과 선택 의문문보다 의문사 의문문에서 더욱 두드러졌다. 이러한 경향은 특히 음도와 발화속도 관련 변수들에서 두드러졌다. 본 연구의 결과는 한국어 사용자의 의문사 사용에 있어서 어휘-의미론적, 구문론적 정보와 같은 언어학적으로 관련 있는 운율 처리의 경우 우반구보다 좌반구에서 대체로 우세하다는 점을 방증한다.
본 논문에서는 text-to-speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 벡터 양자화(vector quantization) 방식을 이용한다. 어절 경계강도(break index)는 세단계로 분류하였고, CART(Classification And Regression Tree)를 사용하여 어절 경계강도의 예측 규칙을 생성하였다. 예측된 어절 경계강도를 바탕으로 운율구를 예측하였으며 운율구는 다섯 개의 억양 패턴으로 분류하였다. 하나의 운율구는 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞, 뒤 기울기를 추출하여 네 개의 파라미터로 단순화하였다. 운율구에 대해서 먼저 운율구가 문장의 끝일 경우와 아닐 경우로 분류하고, 억양 패턴 다섯 개로 분류하여. 모두 10개의 운율구 set으로 나누었다. 그리고 네 개의 파라미터를 가지고 있는 운율구의 억양 패턴을 벡터 양자화 방식을 이용하여 분류(clusteing)하였다 운율의 변화가 두드러지는 조사와 어미는 12 point의 기본주파수 값을 추출하고 벡터 양자화하였다. 운율구와 조사 어미의 codebook index는 문장에 대한 특징 변수 값을 추출하고 CART를 사용하여 예측하였다. 합성할 때에는 입력 tort에 대해서 운율구의 억양 파라미터를 추정한 다음, 조사와 어미의 12 point 기본주파수 값을 추정하여 전체 억양 곡선을 생성하였고 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하였다.
본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.
이 논문에서는 2차원 얼굴 좌표데이터를 합성하기 위한 음성과 영상 동기화 알고리즘을 제안한다. 영상변수의 획득을 위해 화자의 얼굴에 부착된 표시를 추적함으로써 영상변수를 획득하였고, 음소정보뿐만 아니라 운율정보들과의 영상과의 상관관계를 분석하였으며 합성단위로 시각소에 기반한 코퍼스를 선택하고, 주변의 음운환경도 함께 고려하여 연음현상을 모델링하였다. 입력된 코퍼스에 해당되는 패턴들을 lookup table에서 선택하여 주변음소에 대해 기준패턴과의 음운거리를 계산하고 음성파일에서 운율정보들을 추출해 운율거리를 계산한 후 가중치를 주어 패턴과의 거리를 얻는다. 이중가장 근접한 다섯개의 패턴들의 연결부분에 대해 Viterbi Search를 수행하여 최적의 경로를 선택하고 주성분분석된 영상정보를 복구하고 시간정보를 조절한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.209-213
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1998
50개의 담화단독 문장과 연속발성 문장을 대상으로 무장의 첫 어절과 마지막 어절에서의 첫 음절과 마지막 음절의 운율특징을 조사하였다. 이를 체계적으로 살펴 보기 위하여 각 어절에서의 마지막 음절의 음향변수에 대한 첫 음절의 음향변수의 비율을 얻은 뒤 이를 대상으로 하여 평균값과 분포를 구하였다. 지속시간의 경우 두 스타일 간에 주목할 만한 큰 차이점은 없었으나 담화 연속 문장의 문두에서 화자의 조음시간 프로그래밍이 약간 조화롭지 못함을 알 수 있었다. Fo는 마지막 어절 부분의 비율값이 두 스타일간 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 운율자질로 기능할 수 있는 가능성을 보였다. 에너지는 Fo와 유사한 분포경향을 보인다. 문미 어절의 마지막 음절이 첫 음절의 약 85% 정도의 힘으로 발성됨을 알 수 있고, 담화 연속 발화의 마지막 어절에서 단독 발화문보다 상대적으로 강하게 조음되었음을 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.
본 논문은 중국인 한국어학습자들이 발화한 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ 걸' 대한 한국어 원어민화자들의 지각양상을 분석하고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ 걸'의 청지각적 의미 변별에 결정적인 역할을 하는 운율변수를 한국어 교육적 관점에서 분석하는 데 목적이 있다. 동형다의 종결어미는 하나의 형태로 두 개 이상의 의미를 전달하는 종결어미를 일컫는다. 지금까지 외국인학습자들을 대상으로 한 동형다의 종결어미에 대한 연구는 외국인학습자들의 발화문을 원어민 화자의 발화문과 비교·분석하여 음운론적·음성학적 유사점과 차이점을 분석하여 발화정확도나 오류유형을 측정하는 데 집중되었다. 이로 인해 원어민화자와의 유사성과 차이점이 '-(으)ㄹ 걸'의 의미 판별에 실제로 유의미한 작용을 하는지에 대한 청지각적 연구는 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 중국인 한국어학습자들의 동형다의 종결어미 문장이 한국어 원어민화자들에게 어떤 양상으로 지각되는지 분석하여 동형다의 종결어미 억양교육에 필요한 운율 규범을 상정해 보고자 한다. 본 연구의 실험자료 산출에는 한국어 숙달도 중·고급에 해당하는 10명의 중국인 한국어학습자들이, 지각 실험에는 20대의 한국인 원어민화자들이 참가하였다. 분석 자료는 '-(으)ㄹ 걸'이 추측으로 사용된 두 문장과 후회로 사용된 두 문장이다. 10명의 중국인화자들이 4개의 실험문장을 4회 반복 발화분이 지각실험 자료로 사용되었다. 지각실험참가자들은 실험 자료를 들으면서 문장 경계성조의 억양에만 의존하여 '-(으)ㄹ 걸'의 의미와 정확성 정도를 판별하였다. 25명의 청취실험자들의 지각실험 결과를 바탕으로 정확한 추측, 추측, 모호함, 후회, 정확한 후회로 지각된 문장들의 운율변수, 즉 경계성조, 경계성조의 기울기, 경계음절과 선행음절 간 피치편차, 경계음절의 피치레벨을 측정하였다. 통계분석 결과 상기된 모든 운율변수가 '-(으)ㄹ 걸'의 의미변별과 유의미한 관련이 있음을 알 수 있었다. 즉 운율변수가 커질수록 추측으로 작아질수록 후회문장으로 지각됨을 관찰할 수 있었다. 그러나 로지스틱 회귀분석을 통해 의미변별에 가장 핵심적인 역할을 수행하는 운율변수는 피치편차임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 '(으)ㄹ 걸'의 발화에서 마지막 두 음절의 피치 조절로 두 의미를 변별하여 발화할 수 있음을 의미하며 '-(으)ㄹ 걸'의 억양교육에서 보다 객관적이고 유의미한 규범적 운율 요소로 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 감정을 통해 단어의 의미가 변화될 때 운율과 음질로 표현되는 음향 요소가 어떠한 역할을 하는지 분석한다. 이를 위해 6명의 발화자에 의해 5가지 감정 상태로 표현된 60개의 데이터를 이용하여 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 살펴본다. 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 찾기 위해 8개의 음향 요소를 분석하였으며, 각 감정 상태를 표현하는 주요한 요소를 판별 해석을 통해 통계적으로 분석한다. 그 결과 화남의 감정은 음의 세기 및 2차 포먼트 대역너비와 깊은 연관이 있음을 확인할 수 있었고, 기쁨의 감정은 2차와 3차 포먼트 값 및 음의 세기와 연관이 있으며, 슬픔은 음질 보다는 주로 음의 세기와 높낮이 정보에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었으며, 공포는 음의 높낮이와 2차 포먼트 값 및 그 대역너비와 깊은 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 감정 음성 인식 시스템뿐만 아니라, 감정 음성 합성 시스템에서도 적극 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 L2KSC(외국어로서의 한국어 음성 말뭉치)의 한국어 부분에서 한국어 낭독과 자유 발화를 분석하여 음성 유형의 운율 차이를 명확히 하는 것이다. 이를 위해 문장의 조음 길이, 조음 속도, 한 문장 내 휴지 길이 및 휴지 빈도, 문장 F0값을 변수로 설정하고 통계적 방법론(t-검정, 상관 분석, 회귀 분석)을 통해 분석하였다. 실험결과, 낭독과 자유 발화는 각 문장을 구성하는 운율구 형태가 구조적으로 달랐는데 각 발화 유형을 구별하는 운율적 요소로는 조음 길이, 휴지 길이, 휴지 빈도로 나타났다. 통계적 결과에서는 낭독 발화는 조음 속도와 조음 길이의 상관관계가 가장 높았는데, 이는 주어진 문장이 길수록 화자가 더 빨리 말하는 것을 설명하였다. 그러나 자유 발화에서는 문장의 조음 길이와 휴지 빈도 사이의 관계가 높았다. 전반적으로 자유 발화에서는 문장을 만들기 위해 짧은 억양구가 지속적으로 만들어지는데, 그런 이유로 더 많은 휴지가 발생하여 문장이 더 길어지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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