General American English(=A.E.) has conservative elements as well as progressive elements. A.E. and B.E. are languages which have more similarities than differances. In this paper. I studied the process of English progress before the A.E. had come into being, and the historical background and the cahristics of A.E. coming into being. Considering the differences between A.E. and B.E. from spelling, pronunciation, vocabulary and grammar, I can give the outline as follows. A spelling 1. B.E. : au, ou $${\rightarrow}$$A.E. : a, o 2. B.E. : e $${\rightarrow}$$A.E. : i 3. B.E. : $${\ae}$$ oe $${\rightarrow}$$A.E. : e 4. B.E. : our $${\rightarrow}$$A.E. : or 5. B.E. : re $${\rightarrow}$$A.E. : er B. pronunciation 1. B.E. : [e] $${\rightarrow}$$A.E. : [i], [e], $$[\partial]$$ 2. B.E. : [a] $${\rightarrow}$$A.E. : 3. B.E. : [i(:)] $${\rightarrow}$$A.E. : [ai], $$[\partial]$$, $$[{\varepsilon}]$$ 4. B.E. : $$[{\ae}]$$$${\rightarrow}$$A.E. : [e], [c] 5. B.E. : [ai] $${\rightarrow}$$A.E. : $$[{\ae}]$$, [e] 6. B.E. : [c] $${\rightarrow}$$A.E. : [e], [a], [o] 7. In case of "Vowel+[t]+Vowel", [t] is pronounced into [d] or [r] 8. In case of "-nt", [t] becomes a mute. 9. [t]+[j, l, m, n, r, u, or, w] $${\rightarrow}$$A.E. : [?] (=glottal stop) 10. B.E. : [w] $${\rightarrow}$$A.E. : [hw] 11. B.E. : [Voiceless consonants], [Voiced consonants] $${\leftarrow}$$A.E. : [Voiced consonants], [Voiceless consonants] C. Vocabulary The historical background and geographical conditions of those days caused lots of new compounds and neologies. D. Grammar Though we use "of" to indicate the possessive case of inanimate object, -s genitive is used in A.E. In the perfect tense, "have" is often omitted and also auxiliary verb "will" is used in any case
The vowel/consonant ratio is a well-known cue for the voicing of postvocalic consonants. This study investigates how this ratio changes as a function of speaking rate. Seven speakers of North American English read sentences containing target monosyllabic words that contrasted in coda voicing at three different speaking rates. Duration measures were taken for the voice onset time (VOT) of the onset consonant, the vowel, and the coda. The results show that the durations of the onset VOT and vowel are longer before voiced codas, and that the durations of all segments increase monotonically as speaking rate decreases. Importantly, the vowel/consonant ratio, a primary acoustic cue for coda voicing, was found to pattern asymmetrically for voiced and voiceless codas; it increases for voiced codas but decreases for voiceless codas with the decrease in speaking rate. This finding suggests that there is no stable ratio in the duration of preconsonantal vowels that is maintained in different speaking styles.
한글의 파열자음(Plosive Consonants of stop consonants)인 ㄱ, R, ㅋ, ㅃ, ㅍ이나, ㄷ, ㄸ, ㅌ의 삼중 구별은 외국어에서는 찾아 볼수 없는 한글 고유의 특성이라고 생각되어 왔다. 이는 한국인 학자에게 뿐만 아니라 외국인 학자에게도 크나큰 관심사가 되어 왔다. 그 가장 큰 이유중의 하나가 소위 파열자음의 생리기전면에서 볼때, p,b나 k,g의 구별이 단순히 무성(Voiceless)대 유성(Voiced)의 차이냐 또는 근육의 힘의 차이냐 하는 문제가 오랫동안 국제학계에서 논난의 대상이 되어왔기 때문이다. 둘째로는 기이하게도 한글의 파열자음은 모두 무성자음으로 외국어에서 볼수있는 유성대 무성의 대조는 없으며, 다만 근육의 gal의 대조가 있지 않을까 생각되어 왔기 때문이다. 그러나 현재까지는 이 세가지 종류의 한글파열자음 발음시의 생리기전의 차이를 규명한 연구가 없었다. 저자는 이점에 착안하여 미국 위스컨신대학교 언어병리학 및 생리학 실험실에서 고도로 발달된 최신 연구기구를 이용하여 한글파열 자음 발음시의 생리기전의 차이를 규명하였다. 서론 연구방법, 연구결과, 결론에 관한 자세한 내용은 영문초록에 기술되어 있다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 최소 자승법을 적용한 새로운 TSIVUC 근사합성법을 제시하였다. 이 방법에서 TSlUVC의 추출에는 zero crossing rate과 FIR-STREAK 필터의 잔차신호를 이용한 개별피치 추출 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 최소 자승법을 적용하여 양호한 TSIUVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 또한 최대 오타신호에 있어서의 주파수 신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것이다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
For a large corpus of time-aligned data, HMM based approaches are most widely used for automatic segmentation, providing a consistent and accurate phone labeling scheme. There are two methods for training in HMM. Flat starting method has a property that human interference is minimized but it has low accuracy. Bootstrap method has a high accuracy, but it has a defect that manual segmentation is required In this paper, a new algorithm is proposed to minimize manual work and to improve the performance of automatic segmentation. At first phase, voiced, unvoiced and silence classification is performed for each speech data frame. At second phase, the phoneme sequence is aligned dynamically to the voiced/unvoiced/silence sequence according to the acoustic phonetic rules. Finally, using these segmented speech data as a bootstrap, phoneme model parameters based on HMM are trained. For the performance test, hand labeled ETRI speech DB was used. The experiment results showed that our algorithm achieved 10% improvement of segmentation accuracy within 20 ms tolerable error range. Especially for the unvoiced consonants, it showed 30% improvement.
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.
기존의 유표성 이론에 따르면 마찰음이 파열음보다 유표적이므로 발음하기 어렵다는 것은 잘 알려진 사실이다. 따라서 본 연구에서는 한국 EFL 학습자들이 발음하기 어려운 마찰 [f, v]를 어떻게 인지하는지 살펴보기 위해서 영어 순자음 [p, b, f, v]를 판별하는 실험을 기획하였다. 40명의 한국 학생들이 영어 순자음이 들어간 임시어를 인지하는 테스트를 실행한 결과, 순자음의 운율적 위치가 인지 정확도를 결정짓는데 영향을 마침을 발견하였다. 특히 유표성 이론의 예상과 달리, 무성 마찰음 [f]의 정확도가 강세 뒤 모음사이의 위치를 제외한 모든 위치에서 높게 나왔다. 영어 순자음의 평균 인지 정확도는 강세 앞 모음사이 위치와 어두 초성에서 높은 반면에 어말 종성과 강세 뒤 모음사이 위치에서는 낮았다. 한국 학생들의 영어 순자음 인지에는 유표성 이론뿐 만 아니라 음향학적 두드러짐과 강세를 포함하는 청각적인 요소도 작용함을 보여주고 있다.
Voice onset time (VOT) is known to be a primary acoustic cue that differentiates voiced from voiceless stops in the world's languages. While much attention has been given to the sound change of Korean stops, little attention has been given to that of English stops. This study examines VOT of stop consonants as produced by English speakers in comparison to Korean speakers to see whether there is any VOT change for English stops and how the effects of stop, place, gender, and individual on VOT differ cross-linguistically. A total of 24 native speakers (11 Americans and 13 Koreans) participated in this experiment. The results showed that, for Korean, the VOT merger of lax and aspirated stops was replicated, and, for English, voiced stops became initially devoiced and voiceless stops became heavily aspirated. English voiceless stops became longer in VOT than Korean counterparts. The results suggest that, similar to Korean stops, English stops may also undergo a sound change. Since it is the first study to be revealed, more convincing evidence is necessary.
본 논문은 복수화자를 대상으로 한 숫자음성자동 시스템의 개발을 위한 기초 실험 결과의 보고다. ZCR, 대수 에너지등의 파라메터에 의한 무성자음의 분류, 선형예측에 의한 formant 주파수의 추정 및 그를 이용한 모음 및 유성자음의 인식을 행했다. 성인 남성 한 사람의 숫자음에 대한 인식실험의 결과, 음소(phoneme) 결합시의 과도 부분이나, 음소 인식 단계에서의 국소적 오인식을 흡수 할 수 있는 algorithm을 채용함으로써 양호한 인식 결과를 얻을 수 있었다. 앞으로, 독수제자를 대상으로 한 인식실험, 인식시스템의 개선과 한께 국어의 음성학적 제성질의 연구를 해 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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