• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2001년도 제15회 학술대회
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• pp.164-164
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• 2001

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2001년도 제15회 학술대회
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• pp.171-171
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• 2001

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2001년도 제15회 학술대회
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• pp.176-176
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• 2001

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.254-260
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• 2007

음성은 컴퓨터로 대변되는 기계와 사람 그리고 기계를 매개로 한 사람과 사람의 상호작용에서 가장 쉽고 직관적인 인터페이스로 널리 활용되고 있다. 인간에게 음성정보를 제공하는 음성합성 분야에서는 합성결과의 자연스러움과 인식성이 시스템의 주요 평가요소로 활용되고 있는데 이러한 자연스러움과 인식성은 합성결과의 정확성뿐만 아니라 발화환경이나 발화자의 발화특징 혹은 감정상태 등에 의해 많은 영향을 받게 된다. 담화표지는 문장의 명제 내용에는 직접 관여하지 않으면서 화자의 발화 의도나 심리적 태도를 전달하는 구성 요소를 말하는데 본 논문에서는 담화표지가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하여 담화표지의 음성언어적인 특징을 분석하고 분석된 결과를 음성합성 시스템에 활용하는 표현방식에 대해 논의한다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어학회 2009년도 제30차 학술대회
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• pp.14-14
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• 2009

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어학회 2015년도 제42차 춘계학술대회
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• pp.13-13
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• 2015

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 2007년도 제26차 학술대회
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• pp.19-19
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• 2007

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1997년도 제8회 학술대회 심포지움
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• pp.251-251
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• 1997

목적 : 발성훈련을 받지 않은 각각의 직업적 음성 과사용집단의 음성분석에 대한 연구는 많이 보고되었지만, 이들 집단간의 음성분석을 통하여 각 집단의 음성문제를 비교한 연구는 미흡하다. 따라서 발성훈련을 받지 않은 직업적 음성 과사용집단의 음성 증상 및 음향학적 분석결과를 정상인과 비교함으로써 각 집단간 음성장애의 양상에 대하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 음성장애에 대한 설문조사, 음향적 분석 및 성대화상술검사를 통하여 직업적 음성 과사용집단으로 분류되는 목사, 여자 교환수 및 고교 남녀교사를 증상 및 이학적 검사상 음성장애 소견을 보이지 않는 성인 남녀와 비교하였다. (중략)

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.164-166
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• 2014

음성인식 결과는 다수의 후보를 생성할 수 있다. 해당 후보들은 각각 음향모델 값과 언어모델 값을 결합한 형태의 통합 정보를 갖고 있다. 여기서 언어모델 값을 다시 계산하여 성능을 향상하는 접근 방법이 일반적인 음성인식 성능개선 방법 중 하나이며 n-gram 기반 리스코링 접근 방법이 사용되어 왔다. 본 논문은 적절한 성능 개선을 위하여, 대용량 n-gram 모델의 활용 문제점을 고려한 문장 구성 어휘의 의존 관계 분석 접근 방법 및 일정 거리 어휘쌍들의 상호정보량 값을 이용한 접근 방법을 검토한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.171-176
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• 2006

본 논문에서는 n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 시스템에 대해 논하고 있다. 보통의 음성 번역 시스템은 음성 인식 시스템, 자동 번역 시스템, 음성 합성 시스템이 순차적으로 결합되어 있다. 하지만 본 시스템은 음성 인식 오류에 보다 강인한 시스템을 만들기 위해 음성 인식 시스템으로부터 n-best 인식 문장을 추출하여 번역 결과와 함께 리랭킹의 과정을 거친다. 자동 번역 시스템으로 구절기반 통계적 자동 번역 모델을 사용하여, 음성 인식기의 발음 모델에서 기본 단어 단위와 맞추어 번역 모델과 언어 모델을 훈련시킴으로써 음성 번역 시스템에서 형태소 분석기를 제거할 수 있다. 또한 음성 인식 시스템에서 상황 별로 언어 모델을 분리하여 처리함으로써 자동 번역 시스템에 비해 부족한 음성 인식 시스템의 처리 범위를 보완할 수 있었다.