• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.7-14
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• 2007

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.11
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• pp.837-844
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• 2010

Prediction of the prosodic phrase boundary is one of the most important natural language processing tasks. We propose, for the natural prediction of the Korean prosodic phrase boundary, a statistical approach incorporating efficient learning features. These new features reflect the factors that affect generation of the prosodic phrase boundary better than existing learning features. Notably, moreover, such learning features, extracted according to the hand-crafted prosodic phrase boundary prediction rule, impart higher accuracy. We developed a statistical model for Korean prosodic phrase boundaries based on the proposed new features. The results were 86.63% accuracy for three levels (major break, minor break, no break) and 81.14% accuracy for six levels (major break with falling tone/rising tone, minor break with falling tone/rising tone/middle tone, no break).

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.1
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• pp.89-105
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• 2008

In this paper, we suggest a rule-based system for the prediction of natural prosodic phrase breaks from Korean texts. For the implementation of the rule-based system, (1) sentence constituents are sub-categorized according to their syntactic functions, (2) syntactic phrases are recognized using the dependency relations among sub-categorized constituents, (3) rules for predicting prosodic phrase breaks are created. In addition, (4) the length of syntactic phrases and sentences, the position of syntactic phrases in a sentence, sense information of contextual words have been considered as to determine the variable prosodic phrase breaks. Based on these rules and features, we obtained the accuracy over 90% in predicting the position of major break and no break which have high correlation with the syntactic structure of the sentence. As for the overall accuracy in predicting the whole prosodic phrase breaks, the suggested system shows Break_Correct of 87.18% and Juncture Correct of 89.27% which is higher than that of other models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.744-747
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• 2010

운율구 경계 예측은 TTS(Text-To-Speech) 엔진이 정확하고 자연스러운 음성합성을 하기 위해 꼭 필요한 기술이다. 하지만, 소프트웨어나 하드웨어적 자원을 많이 요구하는 기술이기 때문에 실행 환경의 제약을 많이 받는다. 본 논문에서는 소형 전자제품과 같이 제한된 환경에서도 안정적으로 실현되는 경량화 운율구 경계 예측 시스템의 개발 과정과 결과에 대하여 설명한다. 운율구 경계 예측 시스템의 필수 요소인 형태소 분석기의 경량화와 전통적인 규칙 기반 운율구 경계 예측 기술과 달리 품사 분석과 구문 분석이 필요하지 않은 운율구 경계 예측 기술을 소개한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.218-221
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• 1998

한국어 음성 인식기의 향상을 위한 방법으로서 운율구 단위의 음성인식을 제안하고 운율구 경계를 예측하는 방법을 제시하였다. 실험을 위해서 서울 말씨를 쓰는 남자가 보통속도로 읽은 100개의 문장과 학교 방송국 여자 아나운서가 읽은 100개의 문장에 대해서 운율구 청취테스트한 데이터를 기주능로 사용했다. 피치 정보와 휴지기 경계정보를 이용해서 강한 운율경계강도가 나타나는 지점을 운율구의 경계로 예측했을 때 평균 70% 정도의 예측율을 보여주었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.99-102
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• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문에서는 text-to-speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 벡터 양자화(vector quantization) 방식을 이용한다. 어절 경계강도(break index)는 세단계로 분류하였고, CART(Classification And Regression Tree)를 사용하여 어절 경계강도의 예측 규칙을 생성하였다. 예측된 어절 경계강도를 바탕으로 운율구를 예측하였으며 운율구는 다섯 개의 억양 패턴으로 분류하였다. 하나의 운율구는 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞, 뒤 기울기를 추출하여 네 개의 파라미터로 단순화하였다. 운율구에 대해서 먼저 운율구가 문장의 끝일 경우와 아닐 경우로 분류하고, 억양 패턴 다섯 개로 분류하여. 모두 10개의 운율구 set으로 나누었다. 그리고 네 개의 파라미터를 가지고 있는 운율구의 억양 패턴을 벡터 양자화 방식을 이용하여 분류(clusteing)하였다 운율의 변화가 두드러지는 조사와 어미는 12 point의 기본주파수 값을 추출하고 벡터 양자화하였다. 운율구와 조사 어미의 codebook index는 문장에 대한 특징 변수 값을 추출하고 CART를 사용하여 예측하였다. 합성할 때에는 입력 tort에 대해서 운율구의 억양 파라미터를 추정한 다음, 조사와 어미의 12 point 기본주파수 값을 추정하여 전체 억양 곡선을 생성하였고 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.1
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• pp.24-32
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• 1997

This study aims to describe, at one aspect, the relativity between syntactic structure and prosodic phrasing, and at the other, to establish a suitable phrasing pattern to produce more natural synthetic speech. To get meaningful results, all the word boundaries in the prosodic database were statistically analyzed, and assigned by the proper boundary type. The resulting 10 types of prosodic boundaries were classified into 3 types according to the strength of the breaks, which are zero, minor, and major break respectively. We have found out that the durational information was a main cue to determine the major prosodic boundary. Using the bigram and trigram of syntactic information, we predicted major and minor classification of boundary types. With brigram model, we obtained the correct major break prediction rates of 4.60%, 38.2%, the insertion error rates of 22.8%, 8.4% on each Test-I and Test-II text database respectively. With trigram mode, we also obtained the correct major break prediction rates of 58.3%, 42.8%, the insertion error rates of 30.8%, 42.8%, the insertion error rates of 30.8%, 11.8% on Test-I and Test-II text database respectively.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.43-53
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• 1998

본 논문에서는 한국어 TTS시스템을 위한 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소의 지속 시간 모델링 방법을 설명한다. 실험을 위해 여러 장르로 구성된 400문장을 선 정하고, 이를 전문 여성 아나운서가 발성하였다. 녹음된 음성 신호에 대해 음소 및 운율구 경계를 결정하고, 문장에 대해서는 형태소 분석, 발음표기 변환, 구문 분석을 수행하였다. 400문장(약33분) 중 240문장(약20분)을 이용하여 결정 트리 및 회귀 트리를 학습시킨 후, 160분장(약13분)에 대해 실험하였다. 운율 모델링을 위한 특징들이 제안되었고, 학습된 트리 들을 해석함으로써 특징들의 유효성이 평가되었다. 실험 문장에 대해 운율구 경계의 유무를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.46%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간 을 예측하기 위한 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132msec, 22msec이었다. 수집된 모든 자료(400문장)로 학습한 결과, 운율구 경계 결정 오류율, 휴지 기간 및 지속시 간 RMSE의 10-fold cross-validation 추정치가 각각 13.77%, 127.91msec, 21.54msec이었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.77-82
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• 2002

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.