We present a statistical analysis of Korean phonological variations using automatic generation of phonetic transcription. We have constructed the automatic generation system of Korean pronunciation variants by applying rules modeling obligatory and optional phonemic changes and allophonic changes. These rules are derived from knowledge-based morphophonological analysis and government standard pronunciation rules. This system is optimized for continuous speech recognition by generating phonetic transcriptions for training and constructing a pronunciation dictionary for recognition. In this paper, we describe Korean phonological variations by analyzing the statistics of phonemic change rule applications for the 60,000 sentences in the Samsung PBS(Phonetic Balanced Sentence) Speech DB. Our results show that the most frequently happening obligatory phonemic variations are in the order of liaison, tensification, aspirationalization, and nasalization of obstruent, and that the most frequently happening optional phonemic variations are in the order of initial consonant h-deletion, insertion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants, and deletion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants. These statistics can be used for improving the performance of speech recognition systems.
This study examined how well Korean undergraduate students perceived linked or clear English speech and attempted to find areas of difficulty in their English listening caused by phonological variations. Thirty nine undergraduate students participated in listening sessions. They were divided into high and low groups by their TOEIC listening scores. Samples of linked speech included such phonological processes as linking, palatalization, flapping, and deletion. Results showed that the students had more problem perceiving linked speech than perceiving clear speech. Secondly, both the higher and the lower groups scored low on the linked speech. The lower group had more score difference between linked and clear speech. Thirdly, the students' scores increased from the speech with flapping, through deletion, palatalization, to linking. Finally, there was a strong positive correlation between their TOEIC listening scores and the perception scores. Further studies would be desirable on the level of improvement of TOEIC scores by training the students' listening ability using the linked speech.
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.
We present a statistical analysis of Korean phonological variations using a Grapheme-to-Phoneme (GPT) system. The GTP system used for experiments generates pronunciation variants by applying rules modeling obligatory and optional phonemic changes and allophonic changes. These rules are derived form morphophonological analysis and government standard pronunciation rules. The GTP system is optimized for continuous speech recognition by generating phonetic transcriptions for training and constructing a pronunciation dictionary for recognition. In this paper, we describe Korean phonological variations by analyzing the statistics of phonemic change rule applications for the 60,000 sentences in the Samsung PBS Speech DB. Our results show that the most frequently happening obligatory phonemic variations are in the order of liaison, tensification, aspirationalization, and nasalization of obstruent, and that the most frequently happening optional phonemic variations are in the order of initial consonant h-deletion, insertion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants, and deletion of final consonant with the same place of articulation as the next consonant's, These statistics can be used for improving the performance of speech recognition systems.
Many speech recognition systems have used pronunciation lexicon with possible multiple phonetic transcriptions for each word. The pronunciation lexicon is of often manually created. This process requires a lot of time and efforts, and furthermore, it is very difficult to maintain consistency of lexicon. To handle these problems, we present a model based on morphophon-ological analysis for automatically generating Korean pronunciation variants. By analyzing phonological variations frequently found in spoken Korean, we have derived about 700 phonemic contexts that would trigger the multilevel application of the corresponding phonological process, which consists of phonemic and allophonic rules. In generating pronunciation variants, morphological analysis is preceded to handle variations of phonological words. According to the morphological category, a set of tables reflecting phonemic context is looked up to generate pronunciation variants. Our experiments show that the proposed model produces mostly correct pronunciation variants of phonological words. Then we estimated how useful the pronunciation lexicon and training phonetic transcription using this proposed systems.
This paper presented the method about the Implementation of Speech Recognition based on phoneme considering the phonological characteristic for Korean Subway Station Names. The Pronunciation dictionary considering PLU set and phonological variations with four Case in order to select the optimum PLU used for Speech Recognition based on phoneme for Korean Subway Station Names was comprised and the recognition rate was estimated. In the case of the applied PLU, we could know the optimum recognition rate(97.74%) be shown in the triphone model in case of considering the recognition unit division of the initial consonant and final consonant and phonological variations.
Spontaneous speech is ungrammatical as well as serious phonological variations, which make recognition extremely difficult, compared with read speech. In this paper, for conversational speech recognition, we analyze the transcriptions of the real conversational speech, and then classify the characteristics of conversational speech in the speech recognition aspect. Reflecting these features, we obtain the baseline system for conversational speech recognition. The classification consists of long duration of silence, disfluencies and phonological variations; each of them is classified with similar features. To deal with these characteristics, first, we update silence model and append a filled pause model, a garbage model; second, we append multiple phonetic transcriptions to lexicon for most frequent phonological variations. In our experiments, our baseline morpheme error rate (WER) is 31.65%; we obtain MER reductions such as 2.08% for silence and garbage model, 0.73% for filled pause model, and 0.73% for phonological variations. Finally, we obtain 27.92% MER for conversational speech recognition, which will be used as a baseline for further study.
This study identifies distinguishing features and variability of intonation patterns in Korean phonological phrases. Syllable count and segmental content, which are phonological conditions, of the intonation of phonological phrases were examined. Based on the four syllables, the intonation of a phonological phrase can be set to LHLH as the basic form, and syllable count acts as a condition for making a variation. The "3 syllables or less condition" changes the intonation from a curved line to a straight line. Variation occurs in pitch bandwidth and fluctuation according to segmental content. The first segment affects the phonological phrase formation bandwidth, and the following segment affects the pitch fluctuation. If the first segment has [+aspirate], [+tense], [+continuant], the intonation is formed in the high band, otherwise, it is formed in the low band. If the second or after segment in the intonation realized in the high band has [-aspirate], [-tense], [-continuant], the pitch is lowered to the lowest level of the low bandwidth. In the intonation realized in the low band, [+aspirate], [+tense], [+continuant] is blocked by the second descent of LHLH.
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.
Do loanword properties emerge in the acquisition of a foreign language and if so, how? Classic studies in adult language learning assumed loanword properties that range from near-ceiling to near-chance level of appearance depending on speech proficiency. The present research argues that such variations reflect different phonological types, rather than speech proficiency. To investigate the difference between learner speech and loanword phonology, the current research analyzes the speech data from five different proficiency levels of 92 Korean speakers who read 19 pairs of English words and sentences that contained loanwords. The experimental method is primarily an acoustical one, by which the phonological cause in the loanwords (e.g., the insertion of [$\Box$] at the end of the word stamp) would be attested to appear in learner speech, in comparison with native speech from 11 English speakers and 11 Korean speakers. The data investigated for the research are of segment deletion, insertion, substitution, and alternation in both learner speech and the native speech. The results indicate that learner speech does not present the loanword properties in many cases, but depends on the types of phonological causes. The relatively easy acquisition of target pronunciation is evidenced in the cases of segment deletion, insertion, substitution, and alternation, except when the loanword property involves the successful command of the target phonology such as the de-aspiration of [p] in apple. Such a case of difficult learning draws a sharp distinction from the cases of easy learning in the development of learner speech, particularly beyond the intermediate level of proficiency. Overall, learner speech departs from loanword phonology and develops toward the native speech value, depending on phonological contrasts in the native and foreign languages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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