Application systems of natural language processing such as machine translation system must deal with actual texts including the full range of linguistic phenomena. But it seems to be impossible that the existing grammar covers completely such actual texts because they include disruptive factors such as long sentences, unexpected sentence patterns and erroneous input to obstruct well-formed analysis of a sentence. In order to solve analysis failure due to the disruptive factors or incorrect selection of correct parse tree among forest parse trees, this paper proposes two-level computational grammar which consists of a constraint-based grammar and an error-tolerant grammar. The constraint-based computational grammar is the grammar that gives us the well-formed analysis of English texts. The error-tolerant computational grammar is the grammar that reconstructs a comprehensible whole sentence structure with partially successful parse trees within failed parsing results.
This paper addresses issues of perceptual constancy in speech perception through the use of a spatial metaphor for speech sound identity as opposed to a more conventional characterisation with multiple interacting acoustic cues. This spatial representation leads to a correlation between phonetic, acoustic and auditory analyses of speech sounds which can serve as the basis for a model of speech perception based on the general auditory characteristics of sounds. The correlations between the phonetic, perceptual and auditory spaces of the set of English voiceless fricatives /f $\theta$ s $\int$ h / are investigated. The results show that the perception of fricative segments may be explained in terms of 2-dimensional auditory space in which each segment occupies a region. The dimensions of the space were found to be the frequency of the main spectral peak and the 'peakiness' of spectra. These results support the view that perception of a segment is based on its occupancy of a multi-dimensional parameter space. In this way, final perceptual decisions on segments can be postponed until higher level constraints can also be met.
Instrumental studies (e.g., aerodynamic, EPG, and EMMA) have shown that the first of two stops in sequence can be articulatorily reduced in time and space sometimes; either gradient or categorical. The current EMMA study aims to examine possible factors_linguistic (e.g., speech rate, word boundary, and prosodic boundary) and paralinguistic (e.g., natural context and repetition)_to induce gradient reduction of $C_1$ in /pk/ cluster sequences. EMMA data are collected from five Seoul-Korean speakers. The results show that gradient reduction of lip aperture seldom occurs, being quite restricted both in speaker frequency and in token frequency. The results also suggest that the place assimilation is not a lexical process, implying that speakers have not fully developed this process to be phonologized in the abstract level.
Kamp & Reyle's (1993) proposal to represent split antecedents to a plural pronoun in terms of sum- mation and abstraction is critically reviewed in this paper, In point our some weak- nesses of their analysis as well as wrong predictions they make. In propose to treat the partitive reading found in bare numeral constructions by separating the conven-tional DRS construction rules from the cognitively motivated DRS-operations at a different level. A preference rule is also proposed that would constrain the sortal structure of discourse referents when such operations as summation and abstraction are enforced at the DRS's of relevant levels. Evidence for the separate treatment of linguistically motivated processes apart from cognitively motivated ones comes from both English and Korean constructions involving definite plural pronouns and numeral classifiers.
Timing in speech is determined by many factors. In this paper, we introduce and discuss some factors that have generally been regarded as important in speech timing. They include stress, syllable structure, consonant insertion or deletion, tempo, lengthening at clause, phrase and word boundaries, preconsonantal vowel shortening, and compensation between segments or within phonological units (e.g., word, foot), compression due to the increase of syllables in word or foot level, etc. and each of them may playa crucial role in the structuring of speech timing in a language. But some of these timing factors must interact with each other rather than be independent and the effects of each factor on speech timing will vary from language to language. On the other hand, there could well be many other factors unknown so far. Finding out and investigating new timing factors and reinterpreting the already-known timing factors should enhance our understanding of timing structures in a given language or languages.
This paper focused on glottal parameters contributing to the perception of loud voices because energy of a voice is not the only effective factor. We used a formant synthesizer to synthesize loud voices. We divided F0 tilt (the tilt of F0 contour), SQ (Speed Quotient), OQ (Open Quotient) and TL (spectral Tilt Level) into three levels to get different combinations with default values for the other synthesizer parameters. Analysis of listening tests indicated that F0 tilt, SQ, OQ and TL in descending order had significant influence on the perception of loud voices. F0 tilt had a far more significant effect than the others. The influence of SQ increased greatly with the exclusion of F0 tilt as a factor. The interaction between parameters was not significant.
The purpose of the research is to investigate the amount of private education expenditures for on-line education and the factors which affect on-line education expenditures and its decreasing effect of private education expenditures. The results of this study can provide basic materials to found policy to decrease private education market and private education expenditures. The sample of this study was 484 parents who had an experience using on-line education for their children being in mainly constituted by classes of pre-school over and less than high school student. The results was as follows. First, education expenditures for on-line education are 64,900won and the English and the Mathematics as main reasons using on-line education were that it is available for 24 hours and cheaper than off-line education. The parents got information for on-line education by internet, mass media and their next-door neighbors. Second, the significant variables which affect on-line education expenditures and its decreasing effect of education expenditures were the children's school level and financial related factors.
Motion estimation is a key technique of modern video processing that significantly improves the coding efficiency significantly by exploiting the temporal redundancy between successive frames. Thread-level parallelism is a promising method to accelerate the motion estimation process for multithreading general-purpose processors. In this paper, we propose a parallel motion estimation algorithm which parallelizes the motion search process of the current H.264/AVC encoder. The proposed algorithm is implemented using the OpenMP application programming interface (API) and can be easily integrated into the current encoder. The experimental results show that the proposed parallel algorithm can reduce the processing time of the motion estimation up to 65.08% without any penalty in the rate-distortion (RD) performance.
Since 70's, efficient speech recognition methods such as HMM or DTW have been introduced primarily for speaker dependent isolated words. These methods however have confronted with difficulties in recognizing continuous speech. Since early 80's, there has been a growing awareness that neural networks might be more appropriate for English and Japanese phoneme recognition using neural networks. Dealing with only a part of vowel or consonant set, Korean phoneme recognition still remains on the elementary level. In this light, we develop a system based on neural networks which can recognize major Korean phonemes. Through experiments using two neural networks, SOFM and TDNN, we obtained remarkable results. Especially in the case of using TDNN, the recognition rate was estimated about 93.78% for training data and 89.83% for test data.
Computer-Assisted Pronunciation Training system is considered to be a useful tool for pronunciation learning for students who received elementary level English pronunciation education, especially for students who have difficulty in correcting their pronunciation in front of others or who are not able to receive face-to-face training. The conventional Computer-Assisted Pronunciation Training system shows the word to the user, the user pronounces the word, and then the system provides phoneme or audio feedback according to the pronunciation of the user. In this paper, we propose a Computer-Assisted Pronunciation Training system that can practice on the varying pronunciation according to positions of adjacent phonemes. To achieve this, the proposed system is implemented by recommending a series of words by focusing on adjacent phonemes for simplicity and clarity. Experimental results showed that word recommendation considering adjacent phonemes leads to improvement of pronunciation accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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