• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.201-210
• /
• 1992

이 논문은 문장음성 변환시스템인 글소리II를 위한 읽기규칙에 관한 것이다. 읽기규칙이란 텍스트를 소리나는대로 읽어주는 모든 처리를 말한다. 읽기규칙의 가장 대표적인 음운변동규칙을 비롯하여 모음의 발음, 장음처리, 숫자읽기, 약어 및 기호읽기 등이 포함된다. 이 논문에서는 음운변동규칙을 6개의 대규칙과 22개의 소규칙으로 정리하고, 대규칙들 사이의 적용순서를 정의하였다. 그리고 단어의 장단이 중시되는 우리말의 특성을 반영할 수 있도록 장음처리부분을 추가하였다. 위의 읽기규칙으로 처리할 수 없는 부분에 대해서는 예외발음사전을 이용하고 있다.

• 음성과학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.167-177
• /
• 2003

This paper presents a method of building an exceptional pronunciation dictionary for Korean automatic pronunciation generator. An automatic pronunciation generator is an essential element of speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a part of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words which have exceptional pronunciations from text corpus based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and text analysis. Thus, the method contributes to improve performance of Korean automatic pronunciation generator as well as the performance of speech recognition system and TTS system.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.21-27
• /
• 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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.197-205
• /
• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.114-121
• /
• 2007

한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.167-172
• /
• 1999

구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.