For language information processing that includes both Hangul and Hanja, an electronic dictionary supporting Hangul and Hanja simultaneously is necessary. This paper examined statistical information on Hanja entries of Korean Unabridged Dictionary such as the number of entries that include Hanja based on the KSC-5601 character set, the frequency of the pronunciation and meaning of each character of Hanja included in the entries, the frequency per part of speech of Hanja in entries and the average number of Hanja characters per entry. At least one or more of Hanja characters appear in 303,951 entries out of 440,594, accounting for 68.99% of the total. 858,595 characters of Hanja are included in the 440,594 entries, which is 1.95 Hanja characters per entry. As the average syllable length of the entries is 3.56 and the average count of the Hanja characters per entry is 1.96, it can be said that 54.7% of all the characters of the entries are in Hanja. Among 4,888 Hanja character codes, 4,660 are used once or more, whereas 228 Hanja codes never appear in any entry. There were 5 characters which appear more than 4,000 times. A total of 858,595 Hanja characters used in all the entries correspond to 471 Hangeul codes.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.2
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pp.40-45
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2003
This is the study on recognition units and segmentation of phonemes. In the case of making large vocabulary speech recognition system, it is better to use the segment than the syllable or the word as the recognition unit. In this paper, we study on the proper recognition units and segmentation of phonemes for Korean speech recognition. For experiments, we use the speech toolkit of OGI in U.S.A. The result shows that the recognition rate of the case in which the diphthong is established as a single unit is superior to that of the case in which the diphthong is established as two units, i.e. a glide plus a vowel. And recognizer using manually-aligned training data is a little superior to that using automatically-aligned training data. Also, the recognition rate of the case in which the bipbone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-Phoneme is used.
In the generated model for the recognition vocabulary, tri-phones which is not make preparations are produced. Therefore this model does not generate an initial estimate of parameter words, and the system can not configure the model appear as disadvantages. As a result, the sophistication of the Gaussian model is fall will degrade recognition. In this system, we propose the error correction system using out-of vocabulary rejection algorithm. When the systems are creating a vocabulary recognition model, recognition rates are improved to refuse the vocabulary which is not registered. In addition, this system is seized the lexical analysis and meaning using probability distributions, and this system deactivates the string before phoneme change was applied. System analysis determine the rate of error correction using phoneme similarity rate and reliability, system performance comparison as a result of error correction rate improve represent 2.8% by method using error patterns, fault patterns, meaning patterns.
In this paper, we propose a text processing method for Hindi characters, Devanagari scripts, in the Android. The key points of the text processing are to device automata, which define the combining rules of alphabets into a set of syllables, and to implement a font rendering engine, which retrieves and displays the glyph images corresponding to specific characters. In general, an automaton depends on the type and the number of characters. For the soft-keyboard, we designed the automata with 14 consonants and 34 vowels based on Unicode. Finally, a combined syllable is converted into a glyph index using the mapping table, used as a handle to load its glyph image. According to the multi-lingual framework of Freetype font engine, Dvanagari scripts can be supported in the system level by appending the implementation of our method to the font engine as the Hindi module. The proposed method is verified through a simple message system.
In the case of making large vocabulary speech recognition system, it is better to use the segment than the syllable or the word as the recognition mit. In this paper, we study on the proper recognition units for Korean speech recognition. For experiments, we use the speech toolkit of OGI in U.S.A. The result shows that the recognition rate of the case in which the diphthong is established as a single unit is superior to that of the case in which the diphthong is established as two units, i.e. a glide plus a vowel. And also, the recognition rate of the case in which the biphone is used as the recognition unit is better than that of the case in which the mono-phoneme is used.
This study evaluated the effects of the syllable number(one, two), font type(gothic, myung), color contrast (black on white, white on black), display type(paper, LCD), age(20s, 60s) and character size(2~80pt) on the Korean characters' legibility. Total twenty subjects from two age groups (20s: n=10, 60s: n=10, five male and five female in each group) participated in the legibility test. A target panel was presented in the distance of 50 cm, and subjects conducted a reading tests for, in total, 16 treatment conditions (full combination of syllable number, font type, color contrast and display type). Results showed that two-syllable words revealed better legibility than one-syllable character. The main effects of the age, display type, font type, color contrast, and character size were statistically significant(p<0.01). Paper showed better legibility than LCD, particularly in the 20s and in the character sizes of less than 9pt. Gothic revealed more correct answers than Myung, particularly in the 60s, paper, and white on black conditions. It is expected that these results can provide basic data for the determination of the Korean characters' minimum legible size standards. For example, the minimum legible size for the Gothic and black on white characters presented in the paper should be 5pt for 20s and 1lpt for 60s if the 75% correct reading(3 correct answers in this study) was applied for the legibility criterion.
This study focuses on investigating and comparing the lengths of the five words, vowels, and the ratio of the length of vowels to that of words among the Korean college students with the English native speaker. English sentences were read and recorded by Korean subjects to do this experiment. The vowel lengths were measured from a sound spectrogram, the Praat software program, and these data were analyzed through statistical analysis. I could easily tell that there were differences between the groups and they were significant. In the English front low vowel /${\ae}$/, I was able to find out that native subjects pronounced differently from Korean subjects, and the differences were significant. However, the pronunciation of the English diphthong /ai/, native subjects pronounced significantly shorter than Korean subjects.
In this study, we developed a wireless CROS(contralateral routing of signal) hearing aid for unilateral impaired people. CROS hearing aid takes sound from an ear with poorer hearing and transmit to another ear with better hearing. Generally, the self-voice delivered through the receiver of CROS hearing aid can be very loud. It is hard to perceive target speech because of loud self-voice. To compensate it, a self-voice suppression algorithm has been developed. we performed SDT(speech discrimination test) for evaluation of the self-voice suppression algorithm. One-syllable words was used as test speech and recorded with self-voice at a 1m distance. As the results, SDT score was improved about 11% when the self-voice suppression algorithm was processed. It is verified that the self-voice suppression algorithm helps speech perception at a time to communicate with others.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.4
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pp.65-77
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1999
There are two problems which will be processed to graft a continuous speech recognition results into natural language processing technique. First, the speaking's unit isn't consistent with text's spacing unit. Second, when it is to be pronounced the phonological alternation phenomena occur inside morphemes or among morphemes. In this paper, we implement the postprocessing system of a continuous speech recognition that above all, solve two problems using the eo-jeol generator and syllable recoveror and morphologically analyze the generated results and then correct the failed results through the corrector. Our system experiments with two kinds of speech corpus, i.e., a primary school text book and editorial corpus. The successful percentage of the former is 93.72%, that of the latter is 92.26%. As results of experiment, we verified that our system is stable regardless the sorts of corpus.
Many adaptive beamforming methods have been studied for interference cancellation and speech signal enhancement in telephone conference and auditorium. Main aspect of adaptive beamforming methods for speech signal processing is different from radar, sonar and seismic signal processing because desire output signal should be apt to the human ear. Considering that phase of speech is quite insensible to the human ear, Sondhi proposed a nonlinear constrained optimization technique whose constraint was on the magnitude transfer function from the source to the output. In real environment the phase response of the speech signal affects the human auditorium system. So it is desirable to design linear phase system. In this paper, linear phase beamformer is proposed and sample processing algorithm is also proposed for real time consideration Simulation results show that the proposed algorithm yields more consistent beam patterns and deep nulls to the noise direction than Sondhi's.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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