• 말소리와 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.11-17
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• 2022

English vowels play an important role in verbal communication. However, Korean students tend to experience difficulty pronouncing a certain set of vowels despite extensive education in English. The aim of this study is to apply speech recognition software to evaluate Korean students' pronunciation of English vowels in minimal pair words and then to examine acoustic characteristics of the pairs in order to check their pronunciation problems. Thirty female Korean college students participated in the recording. Speech recognition rates were obtained to examine which English vowels were correctly pronounced. To compare and verify the recognition results, such acoustic analyses as the first and second formant trajectories and durations were also collected using Praat. The results showed an overall recognition rate of 54.7%. Some students incorrectly switched the tense and lax counterparts and produced the same vowel sounds for qualitatively different English vowels. From the acoustic analyses of the vowel formant trajectories, some of these vowel pairs were almost overlapped or exhibited slight acoustic differences at the majority of the measurement points. On the other hand, statistical analyses on the first formant trajectories of the three vowel pairs revealed significant differences throughout the measurement points, a finding that requires further investigation. Durational comparisons revealed a consistent pattern among the vowel pairs. The author concludes that speech recognition and analysis software can be useful to diagnose pronunciation problems of English-language learners.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.247-252
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• 2017

이 연구의 목적은 SVM 기술에 근거한 시각 보조기에 주로 의존하는 청각 장애인을 위한 영어 모음 발음에 대한 시각 교습 방법을 제안하는데 있다. 귀로 듣기 어려운 소리로부터 SVM 기술을 사용하여 소리 특징을 추출함으로써, 각 모음의 입술 모양이 추출되었다. 모음에 대한 입술 모양의 세련미는 언어 학습자가 발음기의 움직임을 눈으로 쉽게 볼 수 있다는 점에서 유리하며, 청각 장애인을 위한 영어 모음을 학습하고 가르치는 데 유용할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.852-859
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• 2019

With the development of IT technology and smart devices, various applications utilizing image information are being developed. In order to provide an intuitive interface for pronunciation recognition, there is a growing need for research on pronunciation recognition using mouth feature values. In this paper, we propose a system to distinguish Korean vowel pronunciations by detecting feature points of lips region in images and applying Bayesian based learning model. The proposed system implements the recognition system based on Bayes' theorem, so that it is possible to improve the accuracy of speech recognition by accumulating input data regardless of whether it is speaker independent or dependent on small amount of learning data. Experimental results show that it is possible to effectively distinguish Korean vowels as a result of applying probability based Bayesian classification using only visual information such as mouth shape features.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권2호
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• pp.163-174
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• 2014

Korean L2 speakers have many problems learning the pronunciation of English words. One of these problems is vowel epenthesis. Vowel epenthesis is the insertion of vowels into or between words, and Korean learners of English typically do this between successive consonants, either within clusters, or across syllables, word boundaries or following final coda consonants. The aim of this study was to investigate whether individual differences in vowel epenthesis are more closely related to the perception and production of segments (vowels and consonants) and prosody or if they are relatively independent from these processes. Subjects completed a battery of production and perception tasks. They read sentences, identified vowels and consonants, read target words likely to have epenthetic vowels (e.g., abduction) and demonstrated stress recognition and epenthetic vowel perception. The results revealed that Korean second-language learners (L2) have problems with vowel epenthesis in production and perception, but production and perception abilities were not correlated with one another. Vowel epenthesis was strongly related to vowel production and perception, suggesting that problems with segments may be combined with L1 phonotactics to produce epenthesis.

• 말소리와 음성과학
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• 제5권4호
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• pp.145-155
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• 2013

This study investigated the articulatory characteristics of Korean singleton and geminate sonorants in the word-medial position, effects of the duration of the sonorant consonant and the preceding vowel on perception, and the difference between native Korean speakers and foreign learners of Korean in perceiving the singleton and geminate consonant contrast. The Korean sonorant consonants(/m, n, l/) are examined from the VCCV, VCV sequences through speech production and perception experiments. The results suggest that the duration of the sonorant consonant is the most important factor for native Korean speakers to recognize whether sonorants are overlapped, and the duration of preceding vowel and other factors affect the recognition of singleton/geminate consonant contrast if the duration is not obvious. A perception experiment showed Chinese Korean language learners did not clearly distinguish singleton consonants from geminate consonants. The results of this study provide basic data for recognition of singleton/geminate consonant contrast in word-medial of Korean language, and can be utilized for teaching Korean pronunciation as a foreign language.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권3호
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• pp.139-149
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• 2015

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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.567-572
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• 2014

최근 네트워크와 컴퓨팅 기술의 발달로 정보기기가 소형화되고 이동성이 중요시되면서 간편하게 제어할 수 있는 음성 인식에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 음성 인식 시스템의 일부로써 한국어 음소 중 모음 'ㅏ' 인식에 대한 연구 결과를 제시한다. 음소는 음성을 구성하고 있는 최소단위로서 음성을 인식하는데 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 각각의 음소들을 정확하게 인식하려면 발음의 다양성 등으로 인해 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 한국어 음소 중 모음 'ㅏ'를 인식하기 위한 간단하고도 새로운 방식을 제안한다. 제안된 'ㅏ' 인식 휴리스틱은 파형 시퀀스의 공통 특징 추출을 기반으로 이루어졌으며, 이는 기존의 복잡한 방법에 비해 간단하면서도 실험 결과 90% 이상의 성공률로 'ㅏ'를 인식하는 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2020

음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습모델을 적용하여 실험한 결과 'ㅏ' 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.867-874
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• 2001

본 논문에서는 한국어의 발음 특성을 고려하여 인식시간 단축과 동시에 조음현상을 반영할 수 있는 인식단위 표현법을 제안하였다. 제안한 인식단위는 단음소(monophone)와 바이폰(biphone)의 혼합형으로서, 단음소 단위는 안정적인 특성을 나타내는 모음에 적용되고 바이폰 단위는 인접한 모음에 의해 변하는 자음에 적용된다. PBW455 데이터베이스에 대한 단어인식 실험에서 혼합형 단위표현법은 트라이폰 단위에 비해 비슷한 인식률을 나타내면서 57％의 인식시간 단축효과를 나타냈고, 음절 단위에 비해 향상된 인식률과 비슷한 인식시간을 나타내었다. 또한 트라이폰 및 음절 단위보다 적은 모델 수를 가져 메모리 양을 줄일 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제6권2호
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• pp.38-47
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• 1987

한국어는 발음상의 특징과 구조에 의해서 음소철로 분리가 가능하므로, 한국어를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 나눌 수 있다. 분리된 각각의 음소들을 편자기 상관계수를 이용하여 분석하였는데, 이 때 예측 차수는 15차이다. 분석 실험에서 동일한 음소들은 그 특성이 거의 유사하였다. 한국어 단음 675개를 자음 음소. 모음 음소, 받침 음소로 각각 분리하여 인식한 결과 각각 $85.0(\%)$, $90.7(\%)$, $85.5(\%)$의 인식률을 얻었고, 이 음소들을 결합시킨 단음에서는 $72.1(\%)$의 인식률을 얻었다. 따라서, 이와 같은 방법을 이용하여 한국어 단음을 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축시킬 수 있고, 더 나아가 한국어의 모든 단음, 단어, 문장 둥을 인식할 수 있다.