In this paper, we describe a cross-morpheme pronunciation variation model which is especially useful for constructing morpheme-based pronunciation lexicon to improve the performance of a Korean LVCSR. There are a lot of pronunciation variations occurring at morpheme boundaries in continuous speech. Since phonemic context together with morphological category and morpheme boundary information affect Korean pronunciation variations, we have distinguished phonological rules that can be applied to phonemes in within-morpheme and cross-morpheme. The results of 33K-morpheme Korean CSR experiments show that an absolute reduction of 1.45% in WER from the baseline performance of 18.42% WER was achieved by modeling proposed pronunciation variations with a possible multiple context-dependent pronunciation lexicon.
In this paper, we describe a cross-morpheme pronunciation variation model which is especially useful for constructing morpheme-based pronunciation lexicon for Korean LVCSR. There are a lot of pronunciation variations occurring at morpheme boundaries in continuous speech. Since phonemic context together with morphological category and morpheme boundary information affect Korean pronunciation variations, we have distinguished pronunciation variation rules according to the locations such as within a morpheme, across a morpheme boundary in a compound noun, across a morpheme boundary in an eojeol, and across an eojeol boundary. In 33K-morpheme Korean CSR experiment, an absolute improvement of 1.16% in WER from the baseline performance of 23.17% WER is achieved by modeling cross-morpheme pronunciation variations with a context-dependent multiple pronunciation lexicon.
This paper aims to analyze pronunciation variations of loanwords produced by Korean and improve the performance of pronunciation modeling of loanwords in Korean by using syllable-based segmentation and phonological knowledge. The loanword text corpus used for our experiment consists of 14.5k words extracted from the frequently used words in set-top box, music, and point-of-interest (POI) domains. At first, pronunciations of loanwords in Korean are obtained by manual transcriptions, which are used as target pronunciations. The target pronunciations are compared with the standard pronunciation using confusion matrices for analysis of pronunciation variation patterns of loanwords. Based on the confusion matrices, three salient pronunciation variations of loanwords are identified such as tensification of fricative [s] and derounding of rounded vowel [ɥi] and [$w{\varepsilon}$]. In addition, a syllable-based segmentation method considering phonological knowledge is proposed for loanword pronunciation modeling. Performance of the baseline and the proposed method is measured using phone error rate (PER)/word error rate (WER) and F-score at various context spans. Experimental results show that the proposed method outperforms the baseline. We also observe that performance degrades when training and test sets come from different domains, which implies that loanword pronunciations are influenced by data domains. It is noteworthy that pronunciation modeling for loanwords is enhanced by reflecting phonological knowledge. The loanword pronunciation modeling in Korean proposed in this paper can be used for automatic speech recognition of application interface such as navigation systems and set-top boxes and for computer-assisted pronunciation training for Korean learners of English.
본 논문은 두 가지의 구조적 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 한국어 위치 정보 데이타의 발음모델링을 수행할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 이다. 먼저, 위치 정보 데이타가 운율어로 구성되어 있다는 전제 하에 운율어를 이용하여 위치 정보 데이타의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 9개의 테스트 세트와 9개의 학습 세트로 총 81개의 실험을 통하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험 결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상되었다. 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3음절로 그 수를 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음 변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법과 같이 운율어와 음절수를 이용한 경우에 베이스라인의 WER 4.63%에서 최대 8.4%의 WER가 감소하였다.
In this paper, we describe a morpheme-based pronunciation lexicon useful for Korean LVCSR. The phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon improves the recognition accuracy when cross-morpheme pronunciation variations are distinguished from within-morpheme pronunciation variations. Since adding all possible pronunciation variants to the lexicon increases the lexicon size and confusability between lexical entries, we have developed a lexicon pruning scheme for optimal selection of pronunciation variants to improve the performance of Korean LVCSR. By building a proposed pronunciation lexicon, an absolute reduction of $0.56\%$ in WER from the baseline performance of $27.39\%$ WER is achieved by cross-morpheme pronunciation variations model with a phonemic-context-dependent multiple pronunciation lexicon. On the best performance, an additional reduction of the lexicon size by $5.36\%$ is achieved from the same lexical entries.
음성 인식이나 음성 합성시 필요한 발음열을 수작업으로 작성할 경우 작성자의 음운변화 현상에 대한 전문적 언어지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며 일관성을 유지하기도 쉽지 않다. 또한 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소의 내부와 복합어에서 결합된 형태소의 경계점, 여러 형태소가 결합해서 한 어절을 이룰 경우 그 어절 내부의 형태소의 경계점, 여러 어절이 한 어절을 이룰 때 구성 어절의 경계점에서 서로 다른 적용 양상을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 형태음운론적 분석에 기반하여 문자열을 자동으로 발음열로 변환하는 발음 생성 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 다단계로 적용하여 가능한 모든 발음열을 생성한다. 각 음운변화 규칙을 포함하는 대표적인 언절 리스트를 이용하여 구성된 시스템의 안정성을 검증하였고, 발음사전 구성과 학습용 발음열의 유용성을 인식 실험을 통해 평가하였다. 그 결과 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전의 경우 5-6% 정도 나은 단어 인식률을 얻었으며, 생성된 발음열을 학습에 사용한 경우에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
일반적으로 운율 정보를 음성인식에 이용한 연구들에 있어서는 대부분 운율의 음향적 정보를 이용하는데 반하여, 본 연구에서는 운율어나 음절수와 같은 운율의 구조적 정보가 인식률 향상에 기여함을 보인다. 본 논문은 두 가지 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 발음모델링을 할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 것으로, 먼저, 운율어를 이용하여 위치 정보데이터의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절 수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시한 다음, 제안한 방법에 의하여 생성한 발음사전을 이용하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상됨을 보였는데, 베이스라인의 WER 4.63% 에서 최대 8.4%의 WER 가 감소하였다. 위치 정보 데이터의 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3 음절로 그 수를 제한한 경우, 6 음절이상 단어에서는 4음절로 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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