• 말소리와 음성과학
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• 제12권1호
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• pp.19-31
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• 2020

이 연구의 목적은 성인 화자의 휴지 단위와 호흡 단위의 실현 양상을 관찰하여, 이것이 인지적 차이나 사회 언어적 변수 간 차이를 어떻게 반영하고 있는지 고찰하는 것이다. 이러한 차이를 고찰하기 위해 과제, 세대, 성별에 따른 발화 길이와 호흡 단위의 실현을 살펴보았다. 이를 위해 청·장년층 남녀 화자 48명의 문단 낭독 발화와 자유 발화를 분석하였다. 과제와 성별 변수는 휴지 단위와 호흡 단위 실현에 모두 영향을 주었다. 발화 길이는 낭독 발화에서, 여성의 발화에서 더 길었고, 호흡 단위의 길이는 자유 발화와 남성의 발화에서 더 길게 나타났다. 한편 세대 변수는 발화 길이 실현에는 영향을 주지 못했지만, 음절 수와 어절 수 실현에는 영향을 주었다. 발화 과제에 따른 차이는 인지적 부담량을 반영한다. 발화 계획이 빈번하게 이뤄져야 하는 자유 발화는 상대적으로 더 짧은 발화 길이를 보인다. 호흡 단위의 길이가 낭독 발화에서 더 짧았던 이유는 낭독 발화의 문장 길이에 영향을 받은 것이다. 성별에 따른 차이는 남성과 여성의 발화 내 휴지 패턴 차이에서 기인하였다. 호흡 단위의 경우 남성이 여성보다 더 긴 길이를 보였는데, 이는 남성과 여성의 폐활량 차이에서 비롯한 것으로 보인다. 세대는 음절 수와 어절 수 실현에만 영향을 주었는데, 이는 세대 간 발화속도 차이에서 기인한 결과로 해석할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국보육지원학회지
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• 제10권6호
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• pp.43-56
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• 2014

본 연구에서는 자발적인 발화를 통해 유아의 구어 발화 특성을 분석하기 위해 놀이상황 유형별 구어 발화 자료를 수집하고, 구어 발화의 특성을 어절, 단어, 형태소 단위 평균발화길이와 어휘다양도로 구분하여 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 5세 유아 32명을 대상으로 또래와의 친숙한 놀이상황 및 낯선 놀이상황에서의 대화를 수집하였다. 수집된 언어자료는 CSB(2014) 프로그램에 의해 전사 및 분석되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 친숙한 놀이상황에서 여아의 어절, 단어, 형태소 단위 평균발화길이는 남아보다 더 긴 것으로 나타났다. 둘째, 유아의 단어 단위 평균발화길이는 친숙한 놀이상황보다 낯선 놀이상황에서 더 긴 것으로 나타났으며, 어휘다양도도 친숙한 놀이상황보다 낯선 놀이상황에서 더 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과에 기초하여 유아의 자발적 발화 수집, 전사 및 분석프로그램의 중요성에 대해 논의한 후 향후 과제와 제언을 제시하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.29-38
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• 2022

이 연구는 국립국어원 일상 대화 음성 코퍼스(2020)에서 나타나는 발화를 분석하여 발화 속도 및 말차례 교체 빈도가 운율 단위 변화에 어떤 영향을 끼치는지 밝히는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과, 발화 속도가 증가할수록 억양구, 어절 빈도, 발화 길이가 증가하는 양의 상관관계를 보였으나 상관관계가 낮았고, 회귀모형의 적합도는 3%-11%로 설명력이 약했다. 말차례 교체 빈도에 따른 평균 발화 속도는 유의미한 차이가 있었고, 말차례 교체 빈도가 증가할수록 발화 속도는 감소하였다. 또한 말차례 교체 빈도가 증가할수록 억양구 및 어절 빈도와 발화 길이는 감소하였으며 높은 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 회귀 모형의 적합도는 27%-32%로 계산되었다. 말차례 교체 빈도가 발화 속도와 운율 단위를 변화시키는 요인으로 작용했을 수 있다. 이는 대화체에서 나타나는 비유창성, 말차례 교체 특성, 화자 간 활발한 상호작용 등이 영향을 미쳤을 것이라 추측된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.369-374
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• 2020

동시통역은 원천텍스트의 의미를 잘 전달하는 것 뿐만 아니라, 순차통역이나 번역과 달리, 지연 시간없이 즉각적으로 번역하는 것이 매우 중요하다. 따라서 적절한 길이의 지점에서 원천텍스트를 분절해야 한다. 그러나 발화자마다 발화 속도가 서로 다르며, 이 발화 속도는 전체 발화에서 늘 일정하지 않기 때문에, 분절단위의 적절한 길이를 설정하는 것은 상당히 어려운 과제이다. 본 연구에서는 발화자마다 발화 속도가 다른 상황과 발화가 진행되는 동안 실시간으로 발화 속도가 변화하는 상황에 적응 가능한 동시통역 분절 방법론(개인화 기법)을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 동시통역 데이터를 이용하여 기준 발화 속도를 설정하였다. 그 다음 이를 원천 발화의 현재 속도와 비교하여 실시간으로 해당 발화자에게 있어 최적의 분절길이가 얼마인지 계산한다. 제안한 개인화 기법의 효력을 검증하기 위해 실험을 진행하였고, 그 결과 개인화를 적용하면 분절 성능이 높아졌다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2018

채팅 시스템을 잘 만들기 위해서는 양질, 대량의 채팅 말뭉치가 굉장히 중요하지만 구축 시 많은 비용이 발생한다는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 영화 자막, 극대본과 같이 대량의 발화 데이터를 이용하여 채팅 말뭉치를 반자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치 확장을 위해 미리 구축된 채팅 말뭉치와 유사도 기법을 이용하여 채팅 유사도를 구하고, 채팅 유사도가 실험을 통해 얻은 임계값보다 크다면 올바른 채팅쌍이라고 판단하였다. 그리고 길이가 매우 짧은 채팅성 발화의 채팅 유사도를 효과적으로 계산하기 위해 본 논문에서 제안하는 것은 형태소 단위 임베딩 벡터와 합성곱 신경망 모델을 이용하여 발화 단위 표상을 생성하는 것이다. 실험 결과 기본 발화 단위 표상 생성 방법인 TF를 이용하는 것보다 정확률, 재현율, F1에서 각각 5.16%p, 6.09%p, 5.73%p 상승하여 61.28%, 53.19%, 56.94%의 성능을 가지는 채팅 말뭉치 반자동 구축 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.9-16
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• 1999

일반적으로 사람은 말을 할 때 어절들은 몇몇의 구로 그룹핑하여 발음함으로써 발화한다. 이것은 듣는 사람으로 하여금 발화의 의미와 의도를 잘 파악하도록 도와준다. 특히, 이러한 목적으로 발화자는 무의식적으로 운율정보(억양, 장단, 리듬 등)를 적절히 사용하게 된다. 본 논문에서는 발화된 문장에서 운율경계를 인식의 단위로 하는 음성인식방법에 대하여 제안한다. 즉, 발화된 문장을 운율구단위로 나누는 방법을 제안하고 나누어진 단위에 따라 연속음 인식실험을 수행하였다. 인식실험결과 연속음인식 시간의 감소를 관찰할 수 있었으며, 물론 음성인식률도 20-10%정도 증가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.40-43
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• 2018

대화 발화 예측(Next Utterance Classification)은 Multi-turn 대화에서 마지막에 올 발화를 정답 후보들 중에서 예측을 하는 연구이다. 기존에 제안된 LSTM 기반의 Dual Encoder를 이용한 모델에서는 대화와 정답 발화에 대한 관계를 고려하지 않는 문제와 대화의 길이가 너무 길어 중간 정보의 손실되는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 두 문제를 해결하기 위하여 ESIM구조를 통한 단어 단위의 attention, 대화의 turn별 문장 단위의 attention을 제안한다. 실험 결과 총 5000개의 검증 대화 데이터에 대하여 1 in 100 Recall@1의 성능이 37.64%로 기존 모델 대비 약 2배 높은 성능 향상을 나타내었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권3호
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• pp.39-47
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• 2019

본 논문에서는 대량의 음성 데이터를 이용하여 기존의 음소 세트를 확장하여 자유발화 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 방송 데이터에서 가변 길이의 음소 세그먼트를 추출한 다음 LSTM 구조를 기반으로 고정 길이의 잠복벡터를 얻는다. 그런 다음, k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 음향적으로 유사한 세그먼트를 군집시키고, Davies-Bouldin 지수가 가장 낮은 군집 수를 선택하여 새로운 음소 세트를 구축한다. 이후, 음성인식기의 발음사전은 가장 높은 조건부 확률을 가지는 각 단어의 발음 시퀀스를 선택함으로써 업데이트된다. 새로운 음소 세트의 음향적 특성을 분석하기 위하여, 확장된 음소 세트의 스펙트럼 패턴과 세그먼트 지속 시간을 시각화하여 비교한다. 제안된 단위는 자유발화뿐만 아니라, 낭독체 음성인식 작업에서 음소 단위 및 자소 단위보다 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.