• 한국음향학회지
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• 제22권1호
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• pp.23-27
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• 2003

최근 연속 음성 인식에서의 성능 향상을 위해 음절을 인식 단위로 사용하고자 하는 노력들이 보고되고 있다. 그러나 음절의 경우 음소에 비해 학습성이 음소에 비해 좋지 않고, 모델의 수가 음소에 비해 매우 많으므로 음절 경계에서의 문맥 종속 모델링이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 한국어에서의 음절의 학습성을 향상시키기 위한 방법과 음절경계에서의 음소 문맥 종속 음절 모델링을 제안한다. 제안된 방법을 단어 인식 실험에 적용한 결과, 기존의 음절 모델과 비교하여 평균 46.23%의 에러 감소율을 보였다 우측 음소 종속 음절 모델 (right phone dependent syllable model)의 경우 트라이폰(triphone) 모델에 비해 16.7%의 에러 감소율을 볼 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제50호
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• pp.139-150
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• 2004

A Phonetic Tied-Mixture (PTM) model has been proposed as a way of efficient decoding in large vocabulary continuous speech recognition systems (LVCSR). It has been reported that PTM model shows better performance in decoding than triphones by sharing a set of mixture components among states of the same topological location[5]. In this paper we propose a Phonetic Tied-Mixture Syllable (PTMS) model which extends PTM technique up to syllables. The proposed PTMS model shows 13% enhancement in decoding speed than PTM. In spite of difference in context dependent modeling (PTM : cross-word context dependent modeling, PTMS : word-internal left-phone dependent modeling), the proposed model shows just less than 1% degradation in word accuracy than PTM with the same beam width. With a different beam width, it shows better word accuracy than in PTM at the same or higher speed.

• 인지과학
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• 제35권2호
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• pp.97-112
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• 2024

한글에서 글자는 단어를 구성하는 주요한 단위이다. 본 연구는 한글 글자의 속성(글자의 빈도, 모음의 유형, 받침의 유무, 글자의 위치)이 단어와 비단어의 명명에 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 선형혼합 효과분석 결과 단어는 첫째 글자의 빈도가 증가할수록 명명시간이 감소하였으며, 첫째 글자에 받침이 있을 때 명명시간이 감소하였다. 또한, 단어가 횡모음 유형일 때보다 종모음 유형일 때 명명 정확률이 더 높았으며 첫째 글자에 받침이 없을 때보다 있을 때 명명시간이 감소하였다. 비단어는 첫째 글자의 빈도와 둘째 글자의 빈도가 각각 증가할수록 명명시간이 감소하였으며 명명 정확률이 더 높았다. 비단어도 횡모음 유형일 때보다 종모음 유형일 때 명명 정확률이 더 높았다. 본 연구에서 둘째 글자의 빈도 효과는 단어와 비단어에 따라 달랐지만, 첫째 글자의 빈도효과와 모음 유형의 효과는 일관되게 나타났다. 시각단어재인에 대해 연구 결과의 함의를 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1625-1631
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• 2005

본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, FSN 노드를 두음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 연한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징레벨에서 K-means 알고리즘(4)으로 클러스터링 하여 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문백종속 음소모델에서 $10.5\%$, 음향모델에서 인식단위를 반음절쌍으로 하였을 경우 문백종속 음소모델에 비해 $12.5\%$, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 $1.5\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 인지과학
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• 제12권3호
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• pp.19-28
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• 2001

본 논문에서는 한국어문서에서 음차표기된 외래어를 자동적으로 인식 및 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음차표기된 외래어 인식 및 추출 문제를 음절태깅문제로 변환한다. 음절태깅문제는 주어진 단어 내의 음절들에 대하여 순수 한국어를 구성하는 음절인지 또는 음차표기된 외래어를 구성하는 음절인지를 태깅하는 작업으로 정의된다. 이를 위하여. 주어진 어절 내의 음절의 나열을 순수 한국어 음절을 표현하는 상태와 외래어 음절을 표현하는 상태의 이진 상태(binary state)로 모델링한 은닉 마르코프 모델을 이용한다. 제안된 방법은 기존 연구에 비하여 높은 재현율과 정확률로 음차표기된 외래어를 인식 및 추출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.17-22
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• 1999

본 논문에서는 발화된 문장으로부터 운율 경계 강도를 효과적으로 예측하기 위해 LDA와 tri-tone 모델을 혼합한 방법을 제안하였다. 이 방법은 기존의 LDA 방법을 사용하여 음절과 휴지기의 길이 정보를 운율경계강도 예측에 적용하고 피치정보를 벡터양자화에 적용하여 tri-tone이란 개념을 도입한 혼합형 모형이다. 제안된 방법은 주어진 200문장의 운율경계 강도를 예측하는 실험에서 72%의 정확성을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.143-150
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• 1990

In this paper, a rule-based method for improving the intelligibility of synthetic speech is proposed. A 12-pole linear prediction coding method is used to model syllable speech signals. A syllable concatenation rule for pause and frame rejection between syllables is developed to improve the naturalness of the synthetic speech. In addition, phonoligical structure transform rule and prosody rule are applied to the synthetic speech by LPC. The illustrative results demonstrate that the synthetic speech obtained by applying these rules has better naturalness than the synthetic speech by LPC.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.121-128
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• 2018

Sequence-to-sequence(Seq2seq) 모델은 입력열과 출력열의 길이가 다를 경우에도 적용할 수 있는 모델로 한국어 형태소 분석에서 많이 사용되고 있다. 일반적으로 Seq2seq 모델을 이용한 한국어 형태소 분석에서는 원문을 음절 단위로 처리하고 형태소와 품사를 음절 단위로 출력한다. 음절 단위의 형태소 분석은 사전 미등록어 문제를 쉽게 처리할 수 있다는 장점이 있는 반면 형태소 단위의 사전 정보를 반영하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Seq2seq 모델의 후처리로 재순위화 모델을 추가하여 형태소 분석의 최종 성능을 향상시킬 수 있는 모델을 제안한다. Seq2seq 모델에 빔 서치를 적용하여 K개 형태소 분석 결과를 생성하고 이들 결과의 순위를 재조정하는 재순위화 모델을 적용한다. 재순위화 모델은 기존의 음절 단위 처리에서 반영하지 못했던 형태소 단위의 임베딩 정보와 n-gram 문맥 정보를 활용한다. 제안한 재순위화 모델은 기존 Seq2seq 모델에 비해 약 1.17%의 F1 점수가 향상되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.202-207
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• 2010

본 논문에서는 감성 점수가 명시적으로 부여되지 않은 온라인 영화평에 대해 자동으로 감성을 분류하는 방법을 제안한다. 긍정이나 부정과 같은 감성 극성 분류를 위해 문자열 커널의 확장 모델인 음절 커널에 기반한 지지벡터기계를 분류기로 사용한다. 실험을 통하여 띄어쓰기나 철자 오류 같은 문법적인 오류가 빈번한 온라인 영화평에 대한 감성 분류에서 제안한 음절 커널 방법이 효과적임을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권3호
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• pp.119-126
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• 2016

본 논문에서는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델을 이용하는 한국어 형태소 분석기가 실용성이 있는지를 검증한다. 이를 위해 기존의 한국어 형태소 분석기 MACH와 KLT2000을 복제하고, 복제된 형태소 분석기의 분석 결과가 MACH와 KLT2000 분석 결과와 얼마나 유사한지 정밀도와 재현율로 평가하는 실험을 하였다. 실험은 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치를 10개의 세트로 나누고 10배수 교차 검증을 하는 방식으로 하였다. MACH의 분석 결과를 정답 집합으로 하고 MACH 복제품의 분석 결과를 평가한 결과 정밀도와 재현율이 각각 97.16%와 98.31%였으며, KLT2000 복제품의 경우에는 정밀도와 재현율이 각각 96.80%와 99.03%였다 분석 속도는 MACH 복제품의 경우 초당 30.8만 어절이며, KLT2000 복제품은 초당 43.6만 어절로 나타났다. 이 실험 결과는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델로 만든 한국어 형태소 분석기가 실제 응용에 사용될 수 있을 정도의 성능을 가진다는 것을 보여준다.