• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.247-251
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• 1996

This paper is intended as a preliminary study on phonetic and phonological differences between Polish and Korean languages. In this paper an attempt is made to examine the most conspicious difficulties encountered by Polish learners who begin to speak Korean (and in doing so, 1 would hope that it might be of help to future learners of both languages). Since the phoneme inventory and general phonetic rules for both languages are very different, teaching and learning accurate pronunciation is extremely difficult for both the Poles and Koreans without any previous phonetic training. In the case of Polish and Korean we can see how strong and persistent the influences of the mother-tongue are on the target language. As an example I would like to discuss the basic differences between Polish and Korean consonants. The most important consonantal opposition in Polish is voice-/voicelessness (f. ex.; 〔b〕 / 〔p〕, 〔g〕 / 〔k〕) while in Korean, opposition such as voice-/voicelessness is of secondary importance. Therefore Korean speakers do not perceive the difference between Polish voiced and voiceless consonants. On the other hand, Polish speakers can not distinguish Korean lenis / fortis / aspirated consonants (f. ex.; ㅂ 〔b〕 / ㅃ 〔p〕 / ㅍ〔ph〕, ㄱ 〔g〕 / ㄲ 〔k〕 / ㅋ 〔kh〕)) opposition. The other very important factor is palatalization which is of vital importance in Polish and, because of this, Polish speakers are extremely sensitive to it. In Korean palatalization is not important phonetically and Korean speakers do not distinguish between palatalized and non-palatalized consonants. The transcription used here is based on ' The principles of the International Phonetic Association and the Korean Phonetic Alphabet ' (1981) by Hyun Bok Lee.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.179-188
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• 2008

본 논문에서는 가상대학에서 교수자와 학습자간 상호작용을 위한 지식기반형 문자-얼굴동영상 변환(TTFSI : Text to Facial Sequence Image) 시스템에 관해 연구하였다. TTFSI 시스템의 구현을 위해, 한글의 문법적 특징을 기반으로 가상강의에 사용된 자막정보에 립싱크된 얼굴 동영상 합성하기 위하여 자막정보를 음소코드로 변환하는 방법, 음소코드별 입모양의 변형규칙 작성법, 입모양 변형규칙에 의한 얼굴 동영상 합성법을 제안한다. 제안된 방법에서는 한글의 구조분석을 통해 기본 자모의 발음을 나타내는 10개의 대표 입모양과 조음결합에서 나타나는 78개의 혼합 입모양으로 모든 음절의 입모양을 표현하였다. 특히 PC환경에서의 실시간 영상을 합성하기 위해서 매 프레임마다 입모양을 합성하지 않고, DB에서 88개의 해당 입모양을 불러오는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위하여 텍스트 정보에 따른 다양한 얼굴 동영상을 합성하였으며, PC환경에서 구현 가능한 TTFSI 시스템을 구축하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.507-512
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• 2005

휴대용 정보통신 단말기에서 한글 입력 방식은 단말기에 부착되어 있는 제한된 버튼만을 이용한다는 제약이 있다. 이 제약 조건 하에서 한글 모음을 편리하고 빠르게 입력할 수 있도록 8개의 기본 모음 집합으로부터 이중 모음을 조합하는 방식을 제안한다. 이 방식은 최대 2타로 모든 모음들이 조합될 수 있어서 신속한 입력이 가능하고, 이중 모음에 대해 사용자들이 익숙한 방법으로 조합될 수 있도록 2가지 이상의 조합 방식을 지원하여 사용자 편의성을 높였다 또한, 양성-음성 모음 간에 빈번하게 발생하는 입력 오류를 쉽게 수정할 수 있도록 양성 모음과 음성 모음이 추가 키 입력으로 전환되는 오류 수정 기능을 추가하였다. 기존의 모음 입력 방식들과 비교했을 때 제안한 방식이 입력의 신속성과 오류 수정의 용이성 등의 관점에서 매우 효율적임을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.977-983
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• 1994

In this paper we have evaluated the synthetic speech quality by the proposed TD-PCULI speech synthesis method. For the synthesis we have extracted parameters from the Korean monosyllables through the analysis of speech waveforms in the time domain. We have constructed the Korean data format dictionary for the synthesis-by-rule depending upon the frequencies of the Korean pronunciation large vocabulary dictionary, in which V type syllables are 19, CV type's are 80, VC type's are 30 and CVC type's are 100. And using them we have synthesized various Korean monosyllables, words and sentences. We have tested each 10 syllables selected according to the 4 Korean syllable types with the objective MOS(Mean Opinion Score) evluation method about the 4 items i.e., intelligibility, clearness, loudness, and naturality after selecting random group without the knowledge of them. And also we have tested the possibility to modify a duration and F0 into another forms with changing a duration (i.e., 150msec, 300msec, 500msec, 700msec and 1sec) and a central fundamental frequency(i.e., 80Hz, 118Hz, 140Hz, 170Hz, and 200Hz). As the results of experiments the noises occurred in the course of synthesizing the speech by the rules are removed to be a very clear level and we can find that the prosodic elements can be controled as a good condition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1-7
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• 2021

현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.