• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.197-199
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• 2000

연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.315-319
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-57
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• 1997

본 논문에서는 대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 확률 발음 사전은 HMM과 같이 단위음소 상태의 Markov chain으로 이루어져 있으며, 각 음소 상태들은 음소들에 대한 확률 분포 함수로 표현된다. 확률 발음 사전의 생성은 음성자료와 음소 모델을 이용하여 음소 단위의 분할과 인식을 통해서 자동으로 생성되게 된다. 제안된 확률 발음 사전은 단어내 변이와 단어간 변이를 모두 효과적으로 표현할 수 있었으며, 인식 모델과 인식기의 특성을 반영함으로써 전체 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있었다. 3000 단어 연속음성인식 실험 결과 확률 발음 사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 23.6%, 문장 오류율은 10% 정도를 감소시킬 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.329-332
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• 1999

이 논문은 우선 한국어 음성 합성에 있어 불규칙 발음 사전이 왜 필요한가를 살피고, 이어서 '표준 한국어 발음 대사전(1993 한국방송공사 편찬)'을 바탕으로 어떻게 불규칙 발음 사전을 구축하는 것이 좋은가에 대하여 논의한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.267-278
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• 2017

영어는 동일 철자의 발음이 매우 다양한 언어이기 때문에 사전에 기술되어 있는 단어의 발음기호를 읽어야만 정확한 발음을 알 수 있다. 영어 사전마다 사용하는 발음기호(phonetic alphabet) 시스템이 다르며 같은 단어에 대해 기술하고 있는 발음 역시 다르다. 본 연구에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 sequence-to-sequence (seq2seq) model을 이용하여 사전마다 다른 발음을 자동으로 변환해 보고자 한다. 4가지 다른 종류의 사전에서 추출한 발음 데이터를 이용하여 모두 12개의 seq2seq model을 구현하였으며, 발음 자동 변환 모듈의 정확 일치율은 74.5% ~ 89.6%의 성능을 보였다. 본 연구의 주요 목적은 다음의 두 가지이다. 첫째 영어 발음기호 시스템과 각 사전의 발음 데이터 특성을 살펴보는 것이고, 둘째, 발음 정보의 자동 변환과 오류 분석을 통해 seq2seq model의 특성을 살펴보는 것이다.

• ETRI Journal
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• 제10권3호
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• pp.113-124
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• 1988

본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.35-43
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• 2001

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.