• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.351-354
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• 1999

본고는 현대 러시아어 이중자음1의 장단 발음 경향을 연구하는 과정에서 채택된 실험음성학적 방법론을 상술하는 것을 목적으로 하며, 자연 발화에서의 자음의 상대적 길이를 설정하는 문제와, 그 상대적 길이를 고려하여 자음의 장단을 결정하는 문제를 다룬다. 자음의 상대적 길이는 해당 이중자음과 그 자음을 둘러싼 모음 전체의 길이에 대한 해당 자음의 길이의 비율을 백분율로 환산한 것으로 설정한다. 그 상대적 길이의 관점에서 자음의 장단 결정을 위한 기준을 마련하기 위하여 러시아어 자음의 장단 인지에 관한 실험을 실시하였으며, 그 결과 이중자음의 장단음 구별 불가 구간을 설정하였고, 그것을 자음의 장단 결정에서 기준으로 사용하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.1
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• pp.80-84
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• 2006

Motivated by the fact that cluster reduction strategies such as inserting a vowel or deleting a consonant in resolving English complex clusters differ depending on studies, this paper investigates the repair strategies employed by Korean EFL students. A total of 60 college students participated in the present study and the participants' production of English voiceless word-initial and word-final clusters was measured using the materials designed for this study. It has been shown that prosodic positions such as onset and coda and the number of cluster sequences influenced cluster reduction strategies. The error rates of both insertion and deletion were noticeably higher in the coda position than in the onset position and both insertion and deletion error rates were higher in triconsonatal cluster than in biconsonantal cluster sequences. Overall, the insertion rate was higher than the deletion rate. However, the deletion rate was significantly higher than the insertion rate in triconsonantal coda cluster sequences. Because of this, the deletion rate was higher than the insertion rate for triconsonantal cluster sequences across onset and coda. Also, the high deletion rate of triconsonantal coda clusters contributed to the high deletion rate for the coda clusters in general.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.3
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• pp.14-24
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• 1992

This paper is a study on the consonant recognition using neural network. First, the part of consonant was separated from the sound of vowel and consonant by the use of acoustic parameter. The rate of length vs. zero crossing rate in the sound of consonant had been studied by dividing each consonant into several groups. Finally, for the purpose of consonant recognition, the composite neural network which consists of a control network and several sub-network is proposed. The control network identifies the group to which the input consonant belongs and the sub-network recognizes the consonant in each group.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.10 no.9
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• pp.605-625
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• 1972

한글의 파열자음(Plosive Consonants of stop consonants)인 ㄱ, R, ㅋ, ㅃ, ㅍ이나, ㄷ, ㄸ, ㅌ의 삼중 구별은 외국어에서는 찾아 볼수 없는 한글 고유의 특성이라고 생각되어 왔다. 이는 한국인 학자에게 뿐만 아니라 외국인 학자에게도 크나큰 관심사가 되어 왔다. 그 가장 큰 이유중의 하나가 소위 파열자음의 생리기전면에서 볼때, p,b나 k,g의 구별이 단순히 무성(Voiceless)대 유성(Voiced)의 차이냐 또는 근육의 힘의 차이냐 하는 문제가 오랫동안 국제학계에서 논난의 대상이 되어왔기 때문이다. 둘째로는 기이하게도 한글의 파열자음은 모두 무성자음으로 외국어에서 볼수있는 유성대 무성의 대조는 없으며, 다만 근육의 gal의 대조가 있지 않을까 생각되어 왔기 때문이다. 그러나 현재까지는 이 세가지 종류의 한글파열자음 발음시의 생리기전의 차이를 규명한 연구가 없었다. 저자는 이점에 착안하여 미국 위스컨신대학교 언어병리학 및 생리학 실험실에서 고도로 발달된 최신 연구기구를 이용하여 한글파열 자음 발음시의 생리기전의 차이를 규명하였다. 서론 연구방법, 연구결과, 결론에 관한 자세한 내용은 영문초록에 기술되어 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.89-92
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• 1998

영어의 선행모음의 길이 특성이 어말 자음의 유.무성 인지에 어떤 영향을 미치는지에 관한 선행 연구의 후행연구로서 후행하는 폐쇄음의 자음적 특성은 어떠한 실마리로 적용하는지 한국어 화자들을 대상으로 한 인지실험을 통해 알아보았다. 실험결과, 한국어 모국어 화자들에게 어말 폐쇄음의 자음적 특성은 자음의 유.무성 인지에 중요한 실마리로 작용하지 못하고 있다는 사실을 알 수 있었다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.14 no.1
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• pp.1-11
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• 2022

The purpose of this study is to investigate the difference of vowel duration due to the voicing of word-final consonants in English and its relation to the types of word-final consonants (stops vs. fricatives), (partial) devoicing, and stop releasing. Addtionally, this study attempts to interpret the findings from the functional view that the vowels before voiced consonants are produced with a longer duration in order to enhance the salience of the voicing of word-final consonants. This study conducted a recording experiment with English native speakers, and measured the vowel duration, the degree of (partial) devoicing of word-final voiced consonants and the release of word-final stops. First, the results showed that the ratio of the duration difference was not influenced by the types of word-final consonants. Second, it was revealed that the higher the degree of (partial) devoicing of word-final voiced consonants, the longer vowel duration before word-final voiced consonants, which was compatible with the prediction based on the functional view. Lastly, the ratio of the duration difference was greater when the word-final stops were uttered with the release compared to when uttered without the release, which was not consistent with the functional view. These results suggest that it is not sufficient enough to explain the voicing effect by its function of distinguishing the voicing of word-final consonants.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.329-332
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• 2000

변수로서 악센트구 내 음절수, 첫째 음절과 둘째 음절의 음절 유형 (폐음절 대 개음절), 첫째 음절과 둘째 음절의 초성 자음의 유형 등을 고려하여 선택된 3음절 무의미 단어 35개와 4음절 무의미 단어 35개를 사용하여 4음절 이상으로 이루어진 서울말 악센트구의 성조에 대 하여 조사하였다. 이 실험의 발화에서는 1) 악센트구성조에 대하여 4음절과 5음절의 차이는 나타나지 않았다. 2) 음절 유형은 첫째 음절의 초성 자음이 보통음일 때는 유의한 영향을 미치지 않았으나, 센소리일 때는 둘째 음절의 유형이 유의한 영향을 미치는 것으로 드러났다 3) 악센트구 성조에 대하여 첫째 음절의 초성 자음의 유형이 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다 첫째 음절의 초성 자음이 센소리일 때 악센트구 4개 성조 모두 보통음일 때에 비해 높게 나타났다. 4) 둘째 음절의 초성 자음의 유형도 자신의 성조에 유의한 영향을 끼치는 것으로 드러났으며 센 소리로 시작하는 경우에 다른 유형의 자음에 비하여 자신의 피치 값이 높은 것으로 나타났다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.3 no.2
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• pp.35-45
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• 1984

본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.34-42
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• 2011

In an effort to the practical realization of phonetic typewriter, we concentrate on the classification of consonants in this paper. Since many of consonants do not show periodic behavior in time domain and thus the validity for Fourier analysis of them are not convincing, vector quantization (VQ) via LBG clustering is first performed to check if the feature vectors of MFCC and LPCC are ever meaningful for consonants. Experimental results of VQ showed that it's not easy to draw a clear-cut conclusion as to the validity of Fourier analysis for consonants. For classification purpose, two kinds of neural networks are employed in our study: self organizing map (SOM) and learning vector quantization (LVQ). Results from SOM revealed that some pairs of phonemes are not resolved. Though LVQ is free from this difficulty inherently, the classification accuracy was found to be low. This suggests that, as long as consonant classification by LVQ is concerned, other types of feature vectors than MFCC should be deployed in parallel. However, the combination of MFCC/LVQ was not found to be inferior to the classification of phonemes by language-moded based approach. In all of our work, LPCC worked worse than MFCC.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.4
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• pp.286-292
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• 2003

Voice activity detection (VAD) is a process that separates the noise region from silence or noise region of input speech signal. Since unvoiced consonant signals have very similar characteristics to those of noise signals, it may result in serious distortion of unvoiced consonants, or in erroneous noise estimation to can out VAD without paying special attention on unvoiced consonants. In this paper, we propose a method to extract in an explicit way the boundaries between unvoiced consonant and noise in fluent speech so that more exact VAD could be performed. The proposed method is based on histogram in frequency domain which was successfully used by Hirsch for noise estimation, and a1so on similarity measure of frequency components between adjacent frames, To evaluate the performance of the proposed method, experiments on unvoiced consonant boundary extraction was performed on seven kinds of noisy speech signals of 10 ㏈ and 15 ㏈ SNR respectively.