• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.837-844
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• 2010

운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권4E호
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• pp.26-30
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• 1999

This paper introduces a prosodic phrasing method in Korean to improve the naturalness of speech synthesis, especially in text-to-speech conversion. In prosodic phrasing, it is necessary to understand the structure of a sentence through a language processing procedure, such as part-of-speech (POS) tagging and parsing, since syntactic structure correlates better with the prosodic structure of speech than with other factors. In this paper, the prosodic phrasing procedure is treated from two perspectives: dependency parsing and prosodic phrasing using dependency relations. This is appropriate for Ural-Altaic, since a prosodic boundary in speech usually concurs with a governor of dependency relation. From experimental results, using the proposed method achieved 12% improvement in prosody boundary prediction accuracy with a speech corpus consisting 300 sentences uttered by 3 speakers.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제35_36호
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• pp.145-155
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• 1998

This study intended to determine the most appropriate POS(Part of Speech) sets for predicting prosodic boundary strength efficiently. We used 3-level POB bets which Kim(1997), one of the authors, has devised. Three POS sets differ from each other according to how much grammatical information they have: the first set has maximal syntactic and morphological information which possibly affects prosodic phrasing, and the third set has minimal one. We hand-labelled 150 sentences using each of three POS sets and conducted perception test. Based on the results of the test, stochastic language modeling method was used to predict prosodic boundary strength. The results showed that the use of each POS set led to not too much different efficiency in the prediction, but the second set was a little more efficient than the other two. As far as the complexity in stochastic language modeling is concerned, however, the third set may be also preferable.

• 한국음향학회지
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• 제18권6호
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• pp.84-88
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• 1999

음소별 지속시간의 정확한 예측은 TTS 시스템의 자연성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 기존의 한국어 음소 지속 시간의 모델링을 위해 사용된 특징 변수에는 음소 문맥 정보, 품사 정보, 운율구 내에서의 위치 정보 등이 있다. 본 논문에서는 음소별 성조 정보 값을 새로운 특징 변수로 정의하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 성조 정보의 표현을 위해 두 개의 비경계 성조와 여섯 개의 경계 성조를 정의한 후, 400문장의 음성 코퍼스에 음절별 표기를 수행하였다. 성조 정보를 이용한 지속 시간 예측을 위해, 출력노드에서 음소의 지속 시간을 실수 형태로 출력하는 신경망을 구성하고 이를 오류 역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 실험 결과, 성조 정보를 사용하는 경우 실험 데이터에 대해 예측값과 실제값 사이의 상관계수로 0.863을 얻을 수 있었으며 이는 성조를 사용하지 않는 경우에 비해 향상된 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.77-82
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• 2002

운율은 음성의 초분절적인 면에 연관하는 음성의 한 성으로서 통상적으로 화자는 음성을 달하는 과정에서 청자의 이해를 돕기 위해 운율을 사용하게 된다. 본 논문은 이러한 운율을 이루는 성분 중의 하나인 운율구의 위치 예측에 대한 성능을 향상시키는 것에 그 목적을 둔다. 한국어 운율 정보에 대한 표기 방법 중의 하나인 K-ToBI를 기반으로 하여, 운율구의 경계와 그에 대한 레벨을 Break Indices 정보로서 나타내었고, 통계학 분야에서 제안된 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 시스템의 예측률 향상을 꾀하였다. 기존의 방법에서 사용된 트리 기반 모델을 이용하여 한국어 운율에 가장 많은 영향을 끼치는 언어 정보들을 추출하였고 이를 실험에 적용하였다. 기존의 트리 모델과 SVM 모델에 대한 예측률을 비교한 결과, 경계 유무 정보 예측과 4단계의 레벨을 가지는 경계 정보의 예측에서 모두 본 방법이 보다 높은 예측률을 보여 주어 본 연구에서 제시한 접근법이 운율구의 경계 정보를 예측하는 데에 있어 더욱 효과적인 접근법임을 실험적으로 입증하였다.