This study explores the phoneme distribution and syllable structure of entry words in the CMU English Pronouncing Dictionary to provide phoneticians and linguists with fundamental phonetic data on English word components. Entry words in the dictionary file were syllabified using an R script and examined to obtain the following results: First, English words preferred consonants to vowels in their word components. In addition, monophthongs occurred much more frequently than diphthongs. When all consonants were categorized by manner and place, the distribution indicated the frequency order of stops, fricatives, and nasals according to manner and that of alveolars, bilabials and velars according to place. These results were comparable to the results obtained from the Buckeye Corpus (Yang, 2012). Second, from the analysis of syllable structure, two-syllable words were most favored, followed by three- and one-syllable words. Of the words in the dictionary, 92.7% consisted of one, two or three syllables. This result may be related to human memory or decoding time. Third, the English words tended to exhibit discord between onset and coda consonants and between adjacent vowels. Dissimilarity between the last onset and the first coda was found in 93.3% of the syllables, while 91.6% of the adjacent vowels were different. From the results above, the author concludes that an analysis of the phonetic symbols in a dictionary may lead to a deeper understanding of English word structures and components.
This paper presents a method of giving weights to garbage class clustering and Filler model to improve performance of keyword spotting system and a time-saving method of dialogue speech processing system for keyword spotting by calculating keyword transition probability through speech analysis of task domain users. The point of the method is grouping phonemes with phonetic similarities, which is effective in sensing similar phoneme groups rather than individual phonemes, and the paper aims to suggest five groups of phonemes obtained from the analysis of speech sentences in use in Korean morphology and in stock-trading speech processing system. Besides, task-subject Filler model weights are added to the phoneme groups, and keyword transition probability included in consecutive speech sentences is calculated and applied to the system in order to save time for system processing. To evaluate performance of the suggested system, corpus of 4,970 sentences was built to be used in task domains and a test was conducted with subjects of five people in their twenties and thirties. As a result, FOM with the weights on proposed five phoneme groups accounts for 85%, which has better performance than seven phoneme groups of Yapanel [1] with 88.5% and a little bit poorer performance than LVCSR with 89.8%. Even in calculation time, FOM reaches 0.70 seconds than 0.72 of seven phoneme groups. Lastly, it is also confirmed in a time-saving test that time is saved by 0.04 to 0.07 seconds when keyword transition probability is applied.
This study explores contrastive relation among voiced bilabial fricative [${\ss}$], voiceless bilabial stop [p] and glide [w] in Middle Korean consonant system based on Probabilistic Model. Preceding researches about voiced bilabial fricative [${\ss}$] proposed two influential arguments. One is voiced bilabial fricative [${\ss}$] was an independent phoneme, the other is it was not an independent phoneme but an allophone of voiceless bilabial stop [p] in Middle Korean. This study applies Probabilistic Phonological Relationship Model (PPRM) for solving the problem of dichotomy about contrastive and allophonic relations. The analysis result of the contrastive entropy by PPRM suggests that voiced bilabial fricative [${\ss}$] was just an allophone of voiceless bilabial stop [p] or glide [w] in Middle Korean. Comparing the entropies between [p] and other consonants with the entropies between [${\ss}$] and other consonants, a continuum defined in terms of entropy reveals that [${\ss}$] in Middle Korean was more allophonic than phonemic.
This study investigates the effects of Japanese learners' Korean segmental production on pronunciation evaluation by Korean native raters. Read speech from 24 learners whose native language is Japanese are transcribed at the phonemic level, and confusion matrices are generated based on the phonemic transcriptions. The deviance from the canonical pronunciation found in the learners' speech is analyzed in terms of phoneme substitutions, vowel insertions, and consonant deletions. Each learner's pronunciation is rated impressionistically by 5 Korean native raters. The result shows that the deviance from the canonical pronunciation is strongly correlated with the pronunciation evaluation scores. Especially, the rates of phoneme substitutions and vowel insertions which are very strongly correlated with the pronunciation evaluation scores.
This study starts with an investigation of the frequency of allophones from the narrowly transcribed data of (1) most frequently used 2000 words and (2) some passages of standard Seoul Korean. Consequently this entails the investigation of the frequency of phonemes by adding the number of allophones. These two investigations are conducted for the first time in the study of Korean phonology. Previous studies on the reported 'frequency of phoneme' are in fact studies on the 'frequency of letters' and the critical difference between these two types of studies has yet to be clarified accurately. This paper also reveals the proportional distribution of natural classes among Korean phonemes and letters.
Ha Ju-Hong;Zheng Yu;Kim Byeongchang;Lee Geunbae Lee
Proceedings of the KSPS conference
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2003.05a
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pp.87-90
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2003
In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method, i.e. a dictionary-based and rule-based hybrid method, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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