본 논문의 목적은 한국어 원거리 음성의 운율적 특성을 규명하는 것으로, 36개의 2음절어를 4명의 화자 (여성 화자 2명, 남성 화자 2명)가 원거리 환경과 일반환경에서 발화한 총 288개의 2음절어를 분석대상으로 하였다. 실험 결과 지속시간과 에너지의 경우는 일반 음성에 비하여 원거리 음성의 첫음절에 대한 둘째음절의 비율이 유의미하게 큰 것으로 나타났다. F0 대역폭의 경우에도 원거리 음성에서의 대역폭이 평이 음성에 비해 큰 값을 보였다. 억양 패턴에 있어서는 원거리 음성의 경우에 둘째음절에 'HL%'의 복합 경계성조가 실현되거나 첫음절에 'L+H' 성조가 실현되기도 하였으며 이 두 가지가 한 단어에 모두 실현되는 경우도 있었다.
이 연구의 목적은 한국어 이중모음 /ㅛ/가 다양한 언어학적 환경에서 어떠한 발음 변이 양상을 보이는지 밝히는 것이다. 특히 음성적 변이와 분포 범위의 연관성에 주목하여 /ㅛ/의 발음 양상을 논의하였다. 서울코퍼스의 여성 화자 10명의 발화에서 나타난 /ㅛ/의 운율적 위치(단음절, 어절 초, 어절 중, 어절 말)와 어휘 부류(내용어, 기능어)를 분석하였다. 각 환경에서 /ㅛ/의 출현 빈도를 파악한 결과, 운율적 위치에 따라 어휘 부류와 발음형 실현이 달라지는 양상을 보였다. 음향 분석을 통해 기능어에서 나타나는 /ㅛ/에서는 음성적 약화가 빈번하게 일어나는 것을 확인하였다. 어휘 부류는 /ㅛ/의 평균적인 음가를 달라지게 하지는 않았지만 개별 토큰의 분포 양상에서는 차이가 발견되었다. 이를 통해 언어학적 환경이 모음의 음성적 분포 양상에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
본고는 일본어화자의 한국어 학습에 나타나는 발음상의 제문제를 논한다. 문제점은 초급, 중급의 단계별로 고찰할 필요가 있고 또한 학습자의 이론적인 인식상의 문제와 학습자의 실제 발음 실천상의 문제를 구별해서 검토할 필요가 있다. 본고에서는 모음, 자음, 음운변화 및 표기상에 나타나지 않는 발음의 문제 등, 음운단위에 관한 요소, 그리고 높낮이(pitch)와 억양(intonation) 등, 운율적인 요소를 다루었다. 서울말의 높낮이에 대한 기술도 시도하였다.
Text-to-speech 시스템에서 입력 텍스트로부터 운율 정보를 생성하기 위해서는 운율구 경계, 음소 지속시간, 기본주파수 포락선 설정의 3가지 기본적인 모듈이 필요하다. Break 인덱스 (BI; Break Index)는 합성기에서 운율구의 경계를 나타내고, 자연스러운 합성음을 생성하기 위해서는 BI를 정확히 예측하여야 한다. 그러나 BI는 문장의 의미나 화자의 읽기 습관(reading style)에 따라 임의적으로 결정되는 경우가 많아 정확한 예측이 매우 어렵다. 특히 일본어 합성기에서는 악센트 구 경계 (APB; Accentual Phrase Boundary)와 major phrase 경계 (MPB; Major Phrase Boundary)의 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 APB와 MPB 예측 오류를 보완할 수 있는 방법을 제안한다. BI를 고정 break (FB; Fixed Break)와 가변 break (VB; Variable Break)로 분류하여 합성단위 선택을 수행한다. 일반적으로 BI는 한번 생성되면 변하지 않는다. 따라서 BI가 잘못 생성된 경우 최적의 합성음을 생성할 수 없게 되는데, VB는 생성된 BI와 그것과 유사한 BI를 함께 이용하여 합성단위 선택을 수행함으로써 합성음의 BI가 생성된 BI와 다를 수 있는 것을 의미한다. APB와 MPB에 해당하는 BI에 대하여 VB인지 FB인지 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측하고, VB인 경우 기본 주파수와 음소 지속시간에 대해 다중 운율 모델을 생성하여 합성단위 선택을 수행하였다. MOS 테스트 결과 원음이 4.99, 제안한 방법을 4.25, 기존의 방법은 4.01로 합성음의 자연성을 향상시킬 수 있었다.
영어 마찰음을 발음하기 어려운 점은 잘 알려졌는데, 한국 대학생들이 마찰음을 포함하는 영어 순자음을 인지하는데도 마찬가지로 어려움을 느끼는지 알아보기 위하여 40명의 한국 대학생들을 대상으로 영어 순자음이 들어간 임시어를 4가지 다른 운율적 위치(초성, 종성, 강세 앞 모음사이, 강세 뒤 모음사이)에서 인지하는 테스트를 실행하였다. 실험 참가자들은 초성이나 강세 앞 모음사이처럼 강한 위치의 자음을 종성이나 강세 뒤 모음사이의 약한 위치보다 더 정확하게 판별하는 인지패턴을 보여주었다. 한국 학생들의 인지의 어려움은 모든 운율 위치에서 영어 목표자음의 조음방법 혼동 때문에 대부분 발생하였다. 그밖에, 조음장소와 유무성의 혼동도 일어났는데, 조음장소의 혼동은 모든 운율 위치에서 주로 [f]의 음향적 속성 때문에 일어났으며 유무성의 혼동은 운율 위치의 영향 때문에 발생하였다. 이러한 조음방법, 조음장소, 유무성의 혼동은 목표자음의 음성적 속성 그리고/또는 피실험자의 모국어 속성으로 설명되었다.
각 문장 별 중점단어는 발화음성을 인식하고 그 의미를 이해하는데 도움을 준다. 발화된 음성신호로부터 중점단어를 탐색할 수 있는 방법을 찾기 위한 노력의 일환으로 실험을 통하여 문장 내에서 중점단어와 그 외의 단어들의 기본주파수의 평균과 분산, 그리고 평균 에너지를 분석해 보았다. 한국어로 된 100개의 발화문장의 음성데이터를 가지고 실험을 한 결과 중점단어는 그 외의 단어들에 비해 대부분 상대적으로 높은 기본주파수의 평균값을 나타내거나 상대적으로 높은 기본주파수의 분산 값을 나타냈다. 이 연구 결과를 이용하면 한국어의 구어문장에서 운율적 특성을 알 수 있을 뿐만 아니라, 자연어 처리를 이용한 핵심어를 추출하는 데에도 도움이 될 것이다.
정보화 시대가 빠르게 성장하면서 디지털 텍스트의 양도 증가하고 있다. 이에 따라 수많은 디지털 텍스트를 파악하기 위한 시각화 사례가 증가하고 있다. 기존의 디지털 텍스트 시각화 디자인은 스태밍 알고리즘(stemming algorithm)의 도입과 단어 빈도수를 추출하여 주제어를 형상화하여 텍스트의 의미를 부각시키고 문장과 문장을 연결해주는 것에 치중하고 있다. 이에 디지털 텍스트의 정서적인 느낌을 시각화할 수 있는 운율을 표현하는 것에 있어서 미흡했던 부분이 사실이다. 운율을 보다 효과적으로 표현할 수 있는 음운단위로는 음절을 들 수 있다. 문장에서 음절은 단어나 구, 문장의 발음에 가장 기본적인 발음 단위가 된다. 이를 기본으로 강세, 성조, 운율 요소들의 길이 등이 음절에 기반을 두고 있다. 음절을 정의하는 것과 가장 밀접한 연관이 있는 공명도(sonority)는 발화할 때 폐의 공기 흐름과 운동 에너지(Kinetic energy)를 공명도로 명시되는 음향에너지(acoustic energy)로 표현한 것이다. 본 연구는 이러한 관점에서 디지털 텍스트의 속성인 음절을 기반으로 음운론적 정의와 특성을 살펴보고 운율을 다이어그램을 통해 시각화하기 위한 방법을 연구한다. 실험을 통해 디지털 텍스트를 발음기호로 변환한 후, 모든 언어속의 리듬에서 출발된 음절의 공명도를 사용하고 디지털 텍스트를 음절화하여 운율 정보를 이미지로 시각화한다. 운율 정보를 시각화함으로써 디지털 텍스트의 음절 정보를 알 수 있고, 디지털 텍스트의 정서를 다이어그램을 통해 체계적인 공식에 의하여 사용자의 이해를 돕도록 표현한다. 이에 해당 텍스트의 운율을 보다 쉽게 파악하도록 설계하여 디지털 정보 시각화를 구현하는데 그 목적을 두고 있다.
음성인식 처리기술의 발전은 STT, TTS 기술과 함께 각종 동영상, 스트리밍 서비스에서 적용되어 사용되고 있다. 그러나 실제 대화내용의 음성인식은 사투리 사용과 불용어, 감탄사, 유사어의 중복 등으로 명료한 문어체적 표현에 장벽이 높은 편이다. 본 연구에서는 음성인식에 모호한 사투리에 대해 범주별 사투리 중요 단어 사전 처리 방식과 사투리 운율을 음성 인식 네트워크 모델 속성으로 적용한 음성인식기술을 제안한다.
본 논문에서는 합성단위 선택 (unit selection) 기반 일본어 합성기에 필요한 후보 합성단위들에 대한 사전선택 (pre-selection)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 사전선택 방법은 하나의 억양구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 이용하는 방법이다. 그런데, 일본어는 다른 언어와는 다르게 상대적인 피치의 높낮이로 나타나는 악센트를 가지는 언어이고, 몇 개의 단어가 하나의 악센트구를 형성하는 특징이 있다. 또한 일본어의 운율은 악센트 구를 기본 단위로 하여 변화하는 특징이 있어서, 사전선택에서 이러한 악센트 구 단위의 운율 변화를 반영함으로써 음질을 향상시킬 수 있고, 악센트 구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 억양구에서 하는 것보다 계산량을 줄일 수 있다. 제안한 방법은 일본어의 악센트 구를 정의하여 음소 열에서 이것을 분석하고, 각 악센트 구에서 합성 할 음소의 각 후보에 대해 CCL (Connected Context Length)을 구하는 악센트 구 매칭을 이용하여 사전선택을 수행하는 방법이다. 제안한 방법은 Voiceware의 합성기인 VoiceText를 baseline 시스템으로 사용하여 구현하였고, 인지적 에러 (억양 에러, 연결 에러)와 합성시간에 대해 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 합성 음질을 보다 자연스럽게 향상시켰고, 합성 속도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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