본 논문에서는 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음이 보여주는 시간적 특성을 어두 위치 및 모음간 위치로 나누어 비교해 보았다- 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음은 어두 위치에서 모두 무성음으로 실현되므로 성의 대립으로는 이들을 유형화 할 수 없고, 그보다는 조음의 힘과 기식의 유무에 따라 연음, 무기 경음, 유기 경음으로 분류하는 것이 타당하다. 이에 비해 일본어 파열음은 유성음인 연음과 무성음인 경음의 두가지 유형으로 대립된다. 유성음과 무성음, 그리고 유기음과 무기음의 구분에는 파열음의 개방에서부터 성대 진동까지의 시간인 성 시작 시간(VOT)과 기식의 길이가 변수가 된다. 경음과 연음의 구분에는 선행 모음의 길이, 폐쇄 지속 시간, Vl/(Vl+CL)의 비율이 유용한 정보가 된다. 양국어 어두 파열음의 VOT를 비교해 볼 때, 일본어 유성음은 음수의 VOT를 가지며, 한국어 무기 경음에서는 VOT가 10msec정도로 짧게 나타나고, 그 다음으로 한국어 연음. 일본어 무성음, 한국어 유기 경음의 순서로 길어진다. $\frac{선행 모음의 길이}{(선행 모음의 길이+폐쇄 지속 시간)}$의 비율은 언어의 특성도 반영해 주는데, 한국어의 경우 연음: 무기 경음: 유기 경음의 비는 0.63: 0.30:0.35, 일본어의 경우 유성음:무성음의 비는 0.69: 0.45로 나타났다. 청취 실험을 통해 한국인의 자음 인식 경향을 살펴본 결과, 성대 진동의 유무를 변별적으로 사용하지 않는 한국인 화자는 일본어 유성음은 연음으로, 무성음은 경음으로 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 우리말 연속 숫자음 인식에서 본래의 숫자음을 변이 시키는 주된 요인인 연음현상에 대한 인식을 높이기 위해 별도의 연음부분의 레퍼런스를 작성하여 매칭 시키는 방식을 제안한다 또한 단모음으로 이루어진 /2/와 /5/의 연속된 음에 대하여도 레퍼런스를 작성하였다. 제안한 방식에 의하여 전체적으로 $1.4\%$정도 인식률이 상승됨을 볼 수 있다. 특히 발성 목록중 /82/, /62/, /31/, /15/, /75/ 등의 연음과 /226/, /755/등과 같이 모음의 연속된 발성이 포함된 숫자 열에서 제안된 방식이 인식률에 영향을 미치는 것을 볼 수가 있었다. 이는 연음에서 발생하는 오류가 연속 숫자음에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 그 외에 /22/, /55/등과 같이 단모음으로 이루어진 숫자음의 연속 발성 또한 인식률을 저하시키는데 한 요인으로 작용함으로서 이에 대한 레퍼런스도 작성하여 인식률이 상승되는 것을 볼 수 있었다.
삼현영산회상 또는 표정만방지곡으로도 불리는 관악영산회상은 삼현육각의 악기편성 혹은 여기에 소금과 아쟁이 추가되는 대규모의 관악합주편성으로 연주된다. 본 연구는 관악영산회상 상령산의 주선율을 연주하는 피리 선율의 구조 및 형식을 분석하고, 대금의 연음 구조 및 기능을 파악하여 피리 선율과 대금 연음의 관계를 고찰하는 것을 목적으로 한다. 관악영산회상 상령산에서 피리 선율의 악구를 나누는 기준이 되는 것은 연음이다. 특히 대금의 연음은 주선율을 연주하는 피리의 악구를 수식 또는 연장하여 마무리 짓고, 피리가 쉬는 동안 다음 악구의 동기 또는 동기 요소를 제시해주는 등의 기능을 수행한다. 피리의 최소 단위 선율의 여러 형태 중 a, b, g, i의 유형은 피리 선율의 한 악구를 이루는 중요한 동기 요소가 된다. 특히 주요 동기(Main Motive)인 a형(중(仲)→무(無))은 2도 위로 이도되어 강한 긴장감을 형성하는 b형(임(林)→한(潢))과 대비를 이루고 있으며, g형(중(仲)→임(林))의 형태로 변화되거나 3도 아래 이도된 i형(태(太)→임(林))으로의 변화를 거치면서 악곡의 후반부로 갈수록 점차 하행하게 되는데, 이것은 전통음악이 점차 하행하는 종지형을 갖는 것과 관련이 있다. 관악영산회상 상령산 피리 선율의 한 악구는 대부분 동기 요소인 a, b, g, i형과 종지형(x형 계열)의 결합으로 구성되어 있고, 각각의 악구는 긴장-이완이 반복되는 구조로 짜여 있다. 피리의 악구를 유사한 유형별로 묶어 그 구조를 살펴보면, 각 악구는 음의 생략 및 추가, 선율의 교차와 같은 방법을 통해 논리적인 변주 구조를 갖추고 있음을 알 수 있다 대금 연음의 최소 단위 선율 형태는 a~b형의 뒷연음과 x1~x3형의 앞연음으로 구분하여 나타낼 수 있다. x형 계열은 피리 선율의 종지음인 중려(중(仲))를 수식하거나 단순히 연장하는 뒷연음으로 사용되고, a, b형은 피리 선율의 다음 악구의 시작을 예비하는 앞연음의 기능을 갖고 있다. 대금 연음의 최소 단위 선율 형태의 결합 유형은 대부분 뒷연음+앞연음의 형태로 나타난다. 이외에도 a, b형의 앞연음이 뒷연음 없이 독자적으로 등장하기도 하고, x3형과 같이 앞연음 없이 뒷연음의 형태만을 취하여 나타나기도 한다. 대금의 연음을 유사한 형태별로 묶어 그 구조를 파악해보면, 대금의 연음 또한 피리 선율과 마찬가지로 음의 생략 및 추가와 같은 방법을 통한 변주 구조로 이루어져 있음을 알 수 있다.
HMM은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, 이 HMM의 학습방법인 maimum like-ihood estimation 은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보와하기 위하여 연결어 인식 알고리즘인 Segmental K-means의 학습과정에 교정 학습법을 도입하여 모델 파라메터 값을 재조정 해 준다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가했다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇가지 규픽을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시스템은 TMS320C30 프로세서 내장한 DSP 보드와 IBM PC 사엥서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성화자 3명을 대상으로 작성하였다. 인식 결과 21종 전화번호 252개 데이터에 대하여 화자 종속으로 92.1% 인식률을 나타내었다.
현존하는 문헌에 의하면, 입술근육의 수축과 운동시간의 측면에서 영어의 자음을 경음-연음분류를 할 수 있는 음성학적 실증이 없는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 근육운동 측정기를 사용하여 영어와 한국어의 양순 정지음의 발화시 근육(orbicularis oris superior muscle)운동을 측정하였다. 영어의 강세음절에서는 기존의 주장과 같이 /p/와 /b/의 발화시 근육운동에 차이가 없거나 일관성이 없는 것으로 나타났으나, 무강세음절에는 기존 이론과 달리 근육운동수축에 있어서 /p/가 /b/에 비하여 통계학적으로 훨씬 큰 것으로 나타났다.(중략)
현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.
본 논문에서는 숫자음 인식시스템의 인식률 향상을 위한 연구로서 4연속 숫자음을 대상으로 연음 현상 및 경음화 현상등과 같은 음성학적 특징을 고려하여 숫자음에 강건한 모델을 작성하는 방법을 제안하고 인식실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로서는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서 음향학적 특징을 고려한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(Phoneme Like Units ; PLUS) 로 사용한다. 또한 , 인식실험에 있어서는 기존의 방법으로 모델을 작성한 경우와 연음 현상과 경음화 현상 등과 같은 음성학적 특징을 고려하여 모델을 작성한 경우에 대해서 유한상태 오토마타(finite State Automata ; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식실험을 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 기존이 방법의 경우 64.6%, 음성학적 특징을 고려한 경우 68.6%의 인식률을 보여, 음성학적 특징을 고려한 경우가 4.0% 향상된 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.
음악 이론에서 트라이톤은 세 개의 온음(또는 여섯 개의 반음) 차이를 가지도록 구성된 음정을 말하며, 조화와 선율의 불협화음을 발생시킨다. 트라이톤 패러독스는 일종의 청각적 착각으로, 트라이톤을 들은 어떤 사람은 이것이 올라가는 연음으로 들리지만, 또 어떤 사람은 이를 내려가는 연음으로 들리는 현상을 말한다. 이 논문은 트라이톤 패러독스를 이용한 새로운 비정적 생체인증기법에 대해 검토하고, 사용자 실험을 통하여 이 기법의 유일성과 일관성을 분석한다. 그리고 이를 응용하여 키로깅, 어깨너머 훔쳐보기, 무작위 대입 등의 공격에 대해 안전한 몇 가지 인증 프로토콜을 제안한다.
In this article are proposed a theory of the French syllable and a rule of French liaison within the dependency phonology framework. The treatment offered assumes that the notion of 'floating' or 'extrametrical' segment allows for a better description than competing alternatives based on truncation or insertion. This rule was based on the consequences of positing floating segments for the structure of lexical entries and underlying phonological representations. I have described the phenomenon of French liaison and shown that insights normally associated with metrical and 'autosegmental' accounts could naturally be integrated within the syllable structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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