There are more than five systems for transcribing English vowels. Because of this diversity, teachers of English and students are confronted with not a little problems with the English vowel symbols used in the English-Korean dictionaries, English text books, books for Phonetics and Phonology. This study was designed to suggest criterions for the phonemic transcription of English vowels on the basis of phonetic properties of the vowels and a system of English vowel transcription based on the criterions in order to minimize the problems with inter-system differences. A speaker (phonetician) of RP English uttered a series of isolated minimal pairs containing the vowels in question. The suggested vowel symbols are as follows: (1) Simple vowels: /i:/ in beat, /I/ bit, /$\varepsilon$/ bet, /${\ae}$ bat, /a:/ father, /Dlla/ bod, /c:/ bawd, /$\upsilon$ put, /u:/ boot /$\Lambda$/ but, and /e/ about /$\varepsilon:ll3:r$/ bird. (2) Diphthongs: /aI/ in bite, /a$\upsilon$/ bout, /cI/ boy, /3$\upsilon$llo$\upsilon$/ boat, /eI/ bait, /eelleer/ air, /uelluer/ poor, /iellier/ beer. Where two symbols are shown corresponding to the vowel in a single word, the first is appropriate for most speakers of British English and the second for most speakers of American English.
In speech signal processing, it is necessary and important to detect exactly the pitch. The algorithms of pitch extraction which have been proposed until now are difficult exactly pitches over wide range speech signals. In this paper, thus, we proposed a new pitch detection algorithm that finds the fundamental period of speech signal in the residual signal quantized by the uniform quantizer as PCM. The proposed method shows little gross error of average 0.25% for clean speech and average 3.39% for SNR of 0dB. It also achieves results of the pitch contours, improving the accuracy of pitch detection in transient phonemes and noise environments.
One result of the trend towards globalization is an increased number of projects that focus on natural language processing. Automatic speech recognition (ASR) technologies, for example, hold great promise in facilitating global communications and collaborations. Unfortunately, to date, most research projects focus on single widely spoken languages. Therefore, the cost to adapt a particular ASR tool for use with other languages is often prohibitive. This work takes a more general approach. We propose an International Phoneticizing Engine (IPE) that interprets input files supplied in our Phonetic Language Identity (PLI) format to build a dictionary. IPE is language independent and rule based. It operates by decomposing the dictionary creation process into a set of well-defined steps. These steps reduce rule conflicts, allow for rule creation by people without linguistics training, and optimize run-time efficiency. Dictionaries created by the IPE can be used with the Sphinx speech recognition system. IPE defines an easy-to-use systematic approach that can lead to internationalization of automatic speech recognition systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.11
no.2
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pp.93-100
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1986
We analyzed Korean CV mono-syllables consisted of concatenation of consonants/k, t, p, g/, their fortis and rough sound and vowels/a, e, o, u, I/by the PARCOR technique, and then we synthesized those speech by means of the phoneme synthesis controlling the analyzed data. In the speech analysis, the duration of consonants decreases in the rough sound, the lenis and the fortis in turns. And also the gain of them decreases in the same tendency. The pitch period increases more and more in vowels following the rough sound, the fortis and the lenis in turns. We synthesized the lenis and the fortis by controlling the duration and the gain of the rough sound, and vowels following the fortis and the rough sound by controlling the pitch period and the duration of vowels following the lenis. As the results, the synthesized speech quality is good and we make certain it is possible to make a rule to the phonome synthesis in Korea speech.
Kim, Da-Hee;Shin, Sa-Im;Jang, Dal-Won;Lee, Jong-Seol;Jang, Sei-Jin
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.155-158
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2015
단어의 유사도 측정 알고리즘은 DB 인덱싱, 필터링, 소스코드 분석 소프트웨어, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 기존의 단어의 유사도만 비교하는 시스템에는 발음이 비슷한 유사단어나 오타가 있는 유사단어들은 측정을 못하는 단점이 있다. 언어의 유사도 측정에서는 알파벳만으로 볼게 아니라 언어 발음의 발화적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 글로벌 시장에서의 다국적 기업들의 제품이나 문화 수출 등의 도움이 되는 각 나라의 금기어와의 발화적 특성까지 고려한 단어 유사도를 측정 할 수 있는 시스템을 제안한다. 11개국의 4개 언어 총 21487개의 금기어 단어를 금기어 데이터로 사용하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 타 알고리즘과의 성능비교와 여러 나라의 다양한 언어의 사용자들로부터 사용자 평가를 수행하였고 제안하는 방법이 발음 유사도를 측정하지 않는 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
For the purpose of speaker normalization in speaker independent speech recognition systems, experiments are conducted on a method based on Gaussian mixture model(GMM). The method, which is an improvement of the previous study based on vector quantizer, consists of modeling the probability distribution of canonical feature vectors by a GMM with an appropriate number of clusters, and of estimating the warp factor of a test speaker by making use of the obtained probabilistic model. The purpose of this study is twofold: improving the existing ML based methods, and comparing the performance of what is called 'soft decision' method with that of the previous study based on vector quantizer. The effectiveness of the proposed method is investigated by recognition experiments on the TIMIT corpus. The experimental results showed that a little improvement could be obtained tv adjusting the number of clusters in GMM appropriately.
As computing and network technologies are further developed, communication equipment continues to become smaller, and as a result, mobility is now a predominant feature of current technology. Therefore, demand for speech recognition systems in mobile environments is rapidly increasing. This paper proposes a novel method to recognize the Korean vowel 'ㅐ' as a part of a phoneme-based Korean speech recognition system. The proposed method works by analyzing a sequence of patterns in the time domain instead of the frequency domain, and consequently, its use can markedly reduce computational costs. Three algorithms are presented to detect typical sequence patterns of 'ㅐ', and these are combined to produce the final decision. The results of the experiment show that the proposed method has an accuracy of 89.1% in recognizing the vowel 'ㅐ'.
For a large corpus of time-aligned data, HMM based approaches are most widely used for automatic segmentation, providing a consistent and accurate phone labeling scheme. There are two methods for training in HMM. Flat starting method has a property that human interference is minimized but it has low accuracy. Bootstrap method has a high accuracy, but it has a defect that manual segmentation is required In this paper, a new algorithm is proposed to minimize manual work and to improve the performance of automatic segmentation. At first phase, voiced, unvoiced and silence classification is performed for each speech data frame. At second phase, the phoneme sequence is aligned dynamically to the voiced/unvoiced/silence sequence according to the acoustic phonetic rules. Finally, using these segmented speech data as a bootstrap, phoneme model parameters based on HMM are trained. For the performance test, hand labeled ETRI speech DB was used. The experiment results showed that our algorithm achieved 10% improvement of segmentation accuracy within 20 ms tolerable error range. Especially for the unvoiced consonants, it showed 30% improvement.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.447-450
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2019
본 논문은 한국어 문장의 감성 분류를 위해 문장의 형태소, 음절, 자소를 입력으로 하는 합성곱층과 DenseNet 을 적용한 Text Multi-channel DenseNet 모델을 제안한다. 맞춤법 오류, 음소나 음절의 축약과 탈락, 은어나 비속어의 남용, 의태어 사용 등 문법적 규칙에 어긋나는 다양한 표현으로 인해 단어 기반 CNN 으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN 이 많이 쓰이고 있으나, 본 논문에서 제안한 Text Multi-channel DenseNet 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하고, DenseNet 에 정보를 밀집 전달하여 문장의 감성 분류의 정확도를 개선하였다. 네이버 영화 리뷰 데이터를 대상으로 실험한 결과 제안 모델은 85.96%의 정확도를 보여 Multi-channel CNN 에 비해 1.45% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.
This study investigated the psychological effects of using a serious game with young learners in the English classroom compared with those of a dictionary application. A tablet PC-based serious game was created for the training of English phoneme discrimination for Korean 6th graders, and its psychological effects were measured using a paper-based survey and face-to-face interviews. The overall results revealed that the serious game had more positive psychological effects on young learners than the dictionary app. These findings provide supporting empirical evidence for using serious games in English classrooms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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