• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.309-314
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• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.105-108
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• 1995

한국에 있는 손님이 한국어 만을 사용하여 일본 호텔을 예약할 수 있도록 해 주는 한일간 자동통역 시연 시스템에 관해 기술하였다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 기본적으로 HMM을 이용하는 화자독립, 약 300단어급 연속음성인식 시스템으로서 전향 언어 모델로 바이그램 언어 모델, 후향 언어 모델로는 의존 문법을 사용하여 N-BEST 문장을 생성해낸다. 실험결과, 단어 인식률은 top1 문장에 대해 약 94.5%, top5 문장에 대해 약 94.7%의 인식률을 얻었다. 인식 시간은 길이가 다른 여러 문장들에 대해 약 0.1~3초가 걸렸다. 기계번역부에서는 음성인식에서 의존 문법을 사용하여 분석된 파싱 결과를 이용, 직접 번역 방식을 채택하여 일본어를 생성한다. 음성 합성부는 반음소를 합서의 기본단위로 하고, 합성방식으로는 주기 파형 분해 및 재배치 방식으로 하였다. 실험 환경은 2 CPU를 장착한 SPARC 20 workstation 이었으며 실시간 특징 추출을 위해 TMS320C30 DSP 보드 1개를 이용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.465-469
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• 2022

자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술이 발달함에 따라 자동 음성 인식 시스템의 성능을 높이기 위한 방법 중 하나로 자동 후처리기 연구(automatic post-processor)가 진행되어 왔다. 후처리기를 훈련시키기 위해서는 오류 유형이 포함되어 있는 병렬 말뭉치가 필요하다. 이를 만드는 간단한 방법 중 하나는 정답 문장에 오류를 삽입하여 오류 문장을 생성하여 pseudo 병렬 말뭉치를 만드는 것이다. 하지만 이는 실제적인 오류가 아닐 가능성이 존재한다. 이를 완화시키기 위하여 Back TranScription (BTS)을 이용하여 후처리기 모델 훈련을 위한 병렬 말뭉치를 생성하는 방법론이 존재한다. 그러나 해당 방법론으로 생성 할 경우 노이즈가 적을 수 있다는 관점이 존재하다. 이에 본 연구에서는 BTS 방법론과 인위적으로 노이즈 강도를 추가한 방법론 간의 성능을 비교한다. 이를 통해 BTS의 정량적 성능이 가장 높은 것을 확인했을 뿐만 아니라 정성적 분석을 통해 BTS 방법론을 활용하였을 때 실제 음성 인식 상황에서 발생할 수 있는 실제적인 오류를 더 많이 포함하여 병렬 말뭉치를 생성할 수 있음을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.339-347
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• 2000

본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1998년도 제10회 학술대회 심포지움
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• pp.211-212
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• 1998

소리란 인간만이 가지는 특유한 발성구조에 의해 생성되는 음으로서 주로 언어소통을 목적으로 발성된다. 소리의 생성은 일정한 성문하압과 성대의 긴장 및 내전운동이 형성되면 공기가 성대를 통과하면서 성대가 진동하여 발생되며 발성된 음은 후두, 인두 구강등의 발성기관에서 공명되고 증폭되므로서 특이한 음색을 가진 소리로 발생되는 것이다. 그 중에서 노래소리란 이러한 발성기관의 종합적이고 이상적인 조화에 의해 발생되는 소리의 극치이다. 그러나 이러한 발성기관이 이상적으로 조화되지 않을 경우 소리의 변화 및 성대에 병변이 초래되어 치료를 요하는 경우도 있다. (중략)

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.159-163
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• 1998

다국어 대화체 번역 시스템은 미국의 카네기 멜론 대학과 일본의 ATR 및 한국의 전자통신연구원 등이 가입한 CSTAR의 99년 국제간 음성언어번역 시스템 데모를 위한 한국어측 번역 시스템이다. CSTAR-IF는 국제간 데모를 위해 각 국의 시스템끼리 주고 받는 정보의 단위 혹은 형태로서, 중간언어 표현의 한 가지 방법으로 간단하면서도 단순한 표현으로 특정 영역 내에 나타나는 의미를 표현할 수 있도록 정의되었다. 다국어 번역 시스템은 크게 두 가지로 나누어진다. 하나는 한국어 음성인식 결과를 IF로 변환하는 해석 시스템이고, 다른 하나는 IF로부터 한국어 문장을 생성하여 음성으로 들려주는 생성 시스템이다. 한국어 해석 시스템은 현재 92%의 해석 성공률을, 생성 시스템은 98%의 생성 성공률을 보이고 있다.

• 방송과미디어
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• 제26권1호
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• pp.31-37
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• 2021

코로나로 인해 사회는 급속한 변화를 겪고 있고, 그 변화의 중심에는 온라인 플랫폼 기업과 서비스가 있다. AI 기술의 발전 속도는 여전히 가속되고 있고, 특히 음성 합성과 실시간 동작 인식, 아바타 생성 기술은 콘텐츠 생성 및 비대면 서비스에서 그 활용이 더욱 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.369-372
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• 2018

본 논문은 매핑 되지 않은 입력 음성과 목표음성 사이에 음성 변환하는 비 병렬 음성 변환 네트워크를 제안한다. 기존 음성 변환 연구에서는 변환 전후 스펙트로그램의 거리 오차를 최소화하는 방법을 주로 학습 한다. 이러한 방법은 MSE의 이미지를 평균 내는 특징으로 인하여 생성된 스펙트로그램의 해상도가 저하되는 문제점이 있었다. 또한, 병렬 데이터를 사용해 연구를 진행했기 때문에 데이터를 수집하는 것에도 어려움이 많았다. 본 논문에서는 입력 음성의 발음 PPGs를 사용하여 비 병렬 데이터 간 학습을 진행 하며, GAN 학습을 통해 더욱 선명한 음성을 생성하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해서 기존 음성 변환 시스템에서 많이 사용하는 GMM 기반 모델과 MOS 테스트를 진행하였으며 기존 모델에 비하여 성능이 향상되는 결과를 얻었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.89-94
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• 2005

기계번역에서 자연어 생성의 목적은 입력언어의 어구 분석을 이용하여 그 문장의 의미를 변환해주는 목적 언어를 생성하는 것이다. 그것은 언어적 구조 낱말 전사. 대화체 언어, 어휘적 정보 등을 포함해야 한다. 본 연구에서는 대화체 자동 기계번역 시스템 구현계획의 일부인 음성, 음운 분야에서 담당하게 될 음성인식과 음성합성 알고리듬을 확립하기 위한 한국어 특질에 대한 기초조사를 하고자 한다. 또한 기계번역의 단계를 분석하여 형태소 분석 단계와 구문 분석 단계, 의미 분석 단계로 구분한다. 형태소 분석은 입력 문장을 받아 분리된 형태소를 사전 내에서 검색하여·품사 정보를 얻고 이웃하는 단어와의 접속 관계가 문법적으로 올바르게 되었는지를 점검한다. 본 연구의 결과가 대화체 기계번역 시스템 구현계획의 종합적 입장에서는 단순한 기초조사일 수 있지만, 한국어의 교육 및 기계번역 이해의 측면에서는 그 자체로 가치를 지닌다고 할 수 있겠다. 따라서 교육적 측면에서의 직접적 활용을 여러 측면에서 고려할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.79-82
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• 2000

감정 표현 음성을 합성하기 위하여 본 연구에서는 감정 음성 데이터의 피치와 지속시간의 음절 유형별 및 어절 내 음절 위치에 따른 변화를 분석하였고, 스펙트럼 포락이 감정 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 그 결과, 피치와 지속시간의 음절 유형별, 어절 내 음절 위치에 따른 변화와, 스펙트럼 포락 등도 감정 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 감정 음성의 음향학적 분석 결과를 적용하여 감정 음성을 합성하고 평가하기 위하여, 평상 음성의 음운 및 운율 파라미터 (피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락)를 조절함으로써 감정 음성을 생성하는 감정 편집기를 구현하였다.