의사소통에 중요한 역할을 하는 운율은 기능에 따라 언어적 운율과 정서적 운율로 구분한다. 대뇌 편재화 관점에서 정서적 운율 처리는 우반구가 주로 담당한다는 결과가 일반론적으로 받아들여지지만, 언어적 운율에 대한 연구들은, 연구간의 방법적인 차이로 인해 결과가 상이하게 나타난다. 본 연구는 정상 화자 9명과 뇌졸중 환자 14명(좌반구 손상 7명, 우반구 손상 7명)의 세 집단을 대상으로 대뇌 편재화의 관점에서 언어적 운율 특성을 살펴보기 위해 세 가지 형태 의문문(의문사 의문문, 예-아니오 의문문, 선택 의문문)에서의 발화속도, 지속시간, 음도, 강도와 관련된 운율 특징을 청지각 평가와 함께 살펴보았다. 연구결과, 통계적으로 유의한 주요변수들이 좌반구 손상 환자의 자료에서 결함을 보였으며, 예-아니오 의문문과 선택 의문문보다 의문사 의문문에서 더욱 두드러졌다. 이러한 경향은 특히 음도와 발화속도 관련 변수들에서 두드러졌다. 본 연구의 결과는 한국어 사용자의 의문사 사용에 있어서 어휘-의미론적, 구문론적 정보와 같은 언어학적으로 관련 있는 운율 처리의 경우 우반구보다 좌반구에서 대체로 우세하다는 점을 방증한다.
문장을 이루는 문장 구성성분 사이에는 다른 정도의 운율적 친밀성 (운율적 구성성분관계)와 상대적이며 계층적인 운율적 강도관계가 존재하며, 이를 바탕으로 문장의 운율구조를 세울 수 있으며, 운율구조는 나무그림으로 나타내는 것이 가장 효과적이다. 운율구조는 대응하는 통사구조가 보여주는 통사적 구성성분 관계 (constituency)와 계층적 지배관계와 대부분 일치하지 않지만, 문장의 운율구조는 먼저 구단위로 운율구조를 부과하고, 그 다음 단계에서 각 구들의 운율구조를 연결하여 완성해야 하며, 통사구조가 같은 구(phrase)도 구성요소들 사이에 존재하는 의미구조의 차이에 의해서 다른 운율구조를 가질 수도 있다. 그리고 문장의 일부만이 초점을 받으면, 초점받은 부분이 가장 강한 운율강도를 갖게되어 전체초점을 받을 때의 운율적 구성성분 관계와 계층적인 운율적 강도관계가 변할 수 있다.
음성합성을 위한 운율연구는 실험음성학과 음성공학 분야에서 활발히 이루어져 왔고, 가시적인 성과도 거두어 왔다. 최근 운율의 자연성을 향상시키기 위한 노력은 corpus-based unit selection에서와 같이, 대단위 음성자료에 의존하게 되면서 급격한 자연성의 향상을 가져온 것이 사실이지만, 여전히 새로 주어진 자료에 대해서 부자연스러운 운율을 극복해야 한다는 과제를 안고 있다. 이 논문은 길이, 억양, 에너지 등의 운율요소 가운데, 우선적으로 분절음의 길이에 초점을 두고, 대규모 음성자료를 바탕으로 한 자료기반형 길이예측모델을 지양하고 언어학적 지식과 언어자질을 이용한 지식기반형 길이예측모델을 제시하고자 한다. 모델링을 위한 방법으로는, 기본적으로 자료기반형 모델링 기법이지만 언어자질을 이용한 길이예측이 가능한 Classification and Regression Tree (CART) 모델링과 전통적인 지식기반형 모델링인 sequential rule systems을 확대시킨 Sums-of-Products 모델링을 사용한다. (중략)
본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관 관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.
본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.
일반적으로 운율 정보를 음성인식에 이용한 연구들에 있어서는 대부분 운율의 음향적 정보를 이용하는데 반하여, 본 연구에서는 운율어나 음절수와 같은 운율의 구조적 정보가 인식률 향상에 기여함을 보인다. 본 논문은 두 가지 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 발음모델링을 할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 것으로, 먼저, 운율어를 이용하여 위치 정보데이터의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절 수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시한 다음, 제안한 방법에 의하여 생성한 발음사전을 이용하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상됨을 보였는데, 베이스라인의 WER 4.63% 에서 최대 8.4%의 WER 가 감소하였다. 위치 정보 데이터의 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3 음절로 그 수를 제한한 경우, 6 음절이상 단어에서는 4음절로 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다.
운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.
운율은 음성의 초분절적인 면에 연관하는 음성의 한 성으로서 통상적으로 화자는 음성을 달하는 과정에서 청자의 이해를 돕기 위해 운율을 사용하게 된다. 본 논문은 이러한 운율을 이루는 성분 중의 하나인 운율구의 위치 예측에 대한 성능을 향상시키는 것에 그 목적을 둔다. 한국어 운율 정보에 대한 표기 방법 중의 하나인 K-ToBI를 기반으로 하여, 운율구의 경계와 그에 대한 레벨을 Break Indices 정보로서 나타내었고, 통계학 분야에서 제안된 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 시스템의 예측률 향상을 꾀하였다. 기존의 방법에서 사용된 트리 기반 모델을 이용하여 한국어 운율에 가장 많은 영향을 끼치는 언어 정보들을 추출하였고 이를 실험에 적용하였다. 기존의 트리 모델과 SVM 모델에 대한 예측률을 비교한 결과, 경계 유무 정보 예측과 4단계의 레벨을 가지는 경계 정보의 예측에서 모두 본 방법이 보다 높은 예측률을 보여 주어 본 연구에서 제시한 접근법이 운율구의 경계 정보를 예측하는 데에 있어 더욱 효과적인 접근법임을 실험적으로 입증하였다.
영어는 강세 박자 언어로서 강세 변화에 의한 발화의 재구조가 이루어지는 음운체계를 갖는다. 반면 한국어는 각각의 음절을 거의 똑같은 길이와 강도로 발음하는 음절 박자 언어로 일반적 발화 속에서 한국어와 영어는 분명하게 다른 운율체계를 갖는다. 그러나 K-Pop 음악 속에서 노랫말의 언어가 한국어와 영어, 두 가지 언어로 혼용되면서 K-Pop 음악 속에서의 한국어 노랫말은 영어처럼 강세변화에 의한 운율체계를 갖게 되었다. 이러한 한국어 노랫말의 운율구조 변화 현상을 신한류 지속화를 위해 앞으로도 지속될 수밖에 없는 필연적 현상으로 보는 것이 논자의 입장이다. 따라서 본 연구에서는 K-Pop 음악의 주요 장르이자 리듬표현에 중점을 두는 댄스음악을 한류 변화 양상에 따라 1998년, 2003년, 2009년으로 구분하고, 각 시기의 노랫말 운율구조를 비교·분석하였다. 또한 이를 바탕으로 현재의 K-Pop 운율구조 특징을 도출하여 한 음표당 하나의 음절씩 배당하여 작사하던 기존의 제한적 작사법에서 벗어난 K-Pop 한국어 작사법을 제안하였다. 이 연구가 K-Pop에서 한국어 노랫말로 작사할 때의 하나의 방법론으로 활용되기를 바라며, 더불어 한국어 노랫말 사용의 장려 방안이 되기를 기대해 본다.
음성합성에 있어서 음의 자연성을 합성시키는 문제는 크게 두가지로 나누어진다. 첫째는 합성음을 원음에 가깝게 구현하려는 합성방법 자체의 문제로, 언어 합성이 가지고 있는 일반적인 문제이다. 또 다른 문제는 운율에 관한 것으로 낱말 또는 문장 내에서의 운율에 따라 합성음의 자연성이 좌우된다. 이러한 운율에 따라 합성음의 자연성이 좌우된다. 이러한 운율의 조절에는 지속시간, 피치, 그리고 음의 세기 등이 이용된다. 켑스트럼을 이용하여 분석합성을 하는 경우, pole-zero 모델로 스펙트럼 포락을 근사하므로 원음에 충실하고, 필터계수와 구동정보를 분리하여 분석, 합성하므로 인위적인 운율의 조절이 용이하여 음성합성이 가지는 위의 두가지 문제를 해결하는데 적합하다고 판단된다. 본 연구에서는 켑스트럼을 이용하여 분석합성 시스템을 구성하였다. 음성 합성 과정에서, 운율 조절 파라미터중의 하나인 피치 주기의 변경에 따라 스펙트럼 포락의 왜곡에 대해 살펴보고, 왜곡을 최소화하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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