본 논문에서는 얼굴 애니메이션을 좀 더 실질적으로 표현하기 위하여 한글 생성의 원리와 입 모양 형태의 유사성을 기반으로 기본 음소를 선정하고 이를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 카메라를 통해 얻어진 특징 점 이용이 아닌, 모션 캡쳐 (Motion Capture) 장비를 사용하여 실제 입모양의 움직임 데이터를 취득하여 취득된 데이터를 지수 증,감 형태로 나타내어 발성에 대한 음소를 표현하고 연속된 음절을 표현하기 위하여 지배 함수(Dominance Function)와 혼합 함수(Blending Function)를 적용하여 동시 조음에 대한 표현을 해결하였다. 또한 음절 간의 결합 시간을 입 주변의 마커(Marker) 거리 값의 변위를 이용하여 그 기울기 값에 따라 시간 지연을 함으로 현실감 있는 사용자 입력 문자에 대한 입 모양 궤적 데이터를 생성하는 실험 결과를 보여준다.
본 연구는 초등 저학년 읽기부진아동을 위한 한글 파닉스 교육의 기반을 확립하고자 1-2학년 교과서 고빈도 어절 531개를 기반으로 자소 및 음운규칙을 분석하였다. 연구결과, 자소-음소 일치 어절을 기반으로 하였을 때 초성에서 50번 이상 나타난 자소는 /ㄱ/, /ㄹ/, /ㄴ/, /ㅅ/, /ㅎ/, /ㅈ/이다. 중성에서 50번 이상 나타난 자소는 /ㅏ/, /ㅣ/, /ㅗ/, /ㅡ/, /ㅜ/이다. 종성에서 50번 이상 나타난 자소는 /ㄹ/, /ㄴ/, /ㅇ/이다. 자소와 음소가 불일치 된 어절을 기반으로 하였을 때 가장 많이 출현하는 음운규칙은 연음화 규칙이었다. 본 연구결과를 바탕으로 교과서를 기반으로 한 한글 파닉스 교육에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
어휘 인식에서는 인식 학습 시 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하며, 이들 시스템에서는 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하지 못하고 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포를 이용한 모델 파라미터의 가우시안 모델 최적화 방법을 제안한다. 확률 분포의 가우시안 모델을 최적화하여 가우시안 모델의 정확성을 제공하고, 음소 단위로 데이터의 탐색을 지원하여 신뢰도가 향상되었다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 실제 다양한 미등록어가 관측될 수 있는 대상으로 실험을 수행하였으며 본 연구에서 제안한 정규화 신뢰도를 이용한 미등록어 거절 알고리즘이 기존의 방법들에 비하여 평균 1.7%의 성능향상을 나타내었다.
본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
한국에 거주하는 일본인 12명을 대상으로 한국어 초성 자음에 대한 지각적 혼동을 조사하여 그들이 한국어 자음을 지각할 때 사용하는 심리적 차원과 특질들을 추출하였다. 개음절들은 비소음(no noise) 조건과 소음 조건에서 제시되고 참여자들은 그 정체를 파악하였다. 실험 결과로 자음들 간의 혼동 행렬(confusion matrix)을 구성하였고 이 행렬 자료로 가산 군집 분석, 개별차이 척도법 및 정보 전달율을 계산했다. 가산 군집 분석 결과, 비소음 조건에서 일본인들은 '다 타'를 가장 유사한 소리로 지각했으며, '가 카', '자 차 짜', '타 따', '파 빠', '사 싸' 순으로 지각적 군집을 형성하였다. 소음 조건에서는 '가 다 바', '마 바', '차 카 타 파' 등 10개의 군집이 추출되었는데, 이 군집들은 같은 청취 조건에서 '싸 짜', '다 자', '파 하' 등 발성 유형(공명, 이완, 기식, 긴장)이 같고 조음 방법이 다른 음소들을 유사한 소리로 지각한 한국인의 군집들과 큰 차이를 보였다. 개별차이 척도법을 적용한 결과, 소음 조건에서 공명음을 포함한 이완음과 나머지 음소를 구분하는 차원(이완성 차원), 기식성의 정도와 관련된 차원(기식성 차원) 및 조음 위치(설정음과 주변음)와 관련된 차원(설정성 차원)을 찾았다. 한국인이 보인 기식성과 긴장성 차원은 이원적인 값을 갖고 있었으나 일본인이 보인 차원은 연속적인 값을 가지는 것으로 드러났다. 정보 전달율을 분석한 결과, 일본인은 한국인에 비해 기식성과 긴장성의 후두 자질은 잘 지각하지 못하지만 순음성과 설정성의 조음 위치 자질은 더 잘 지각하였다. 본 연구의 결과들은 각 언어의 음소 범주를 구성하는 기저 표상의 구조적 차이로 다루는 접근의 중요성을 시사한다.
HMM 기반 음성합성시스템은 성능향상을 위해 일반적으로 대용량 음성 DB로부터 생성된 문맥의존 tri-phone을 이용한다. 그리고 대용량 DB의 경량화를 위해서 문맥의존정보를 이용하여 결정트리 방식으로 발화특성이 유사한 문맥의존음소들을 군집화한다. 군집화에 사용하는 문맥의존정보는 음소열 뿐만 아니라 운율정보도 포함하는데 이는 합성음의 자연성이 끊어 읽기, 억양패턴, 음의 장단과 같은 운율에 의해 크게 좌우되기 때문이다. 그러나 복잡한 운율정보를 사용할 경우 훈련과정에 포함되지 않은 문맥의존음소는 하나의 대표값으로 평활화되며 이로 인해 합성음의 자연성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 합성음의 자연성을 향상시키기 위해 복잡한 운율정보 대신 억양 변화를 상승, 평탄, 하강으로 구분함으로써 운율정보표현을 간소화시킨 운율경계정보를 포함하는 문맥의존정보에 대한 문맥질의, 그리고 해당 질의의 패턴을 정의하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 세 가지 운율경계정보를 포함한 문맥의존정보를 이용하여 합성음을 생성하고 MOS평가를 수행한 결과 운율경계정보를 이용한 HMM기반 한국어 TTS 합성음의 자연성이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 가상대학에서 교수자와 학습자간 상호작용을 위한 지식기반형 문자-얼굴동영상 변환(TTFSI : Text to Facial Sequence Image) 시스템에 관해 연구하였다. TTFSI 시스템의 구현을 위해, 한글의 문법적 특징을 기반으로 가상강의에 사용된 자막정보에 립싱크된 얼굴 동영상 합성하기 위하여 자막정보를 음소코드로 변환하는 방법, 음소코드별 입모양의 변형규칙 작성법, 입모양 변형규칙에 의한 얼굴 동영상 합성법을 제안한다. 제안된 방법에서는 한글의 구조분석을 통해 기본 자모의 발음을 나타내는 10개의 대표 입모양과 조음결합에서 나타나는 78개의 혼합 입모양으로 모든 음절의 입모양을 표현하였다. 특히 PC환경에서의 실시간 영상을 합성하기 위해서 매 프레임마다 입모양을 합성하지 않고, DB에서 88개의 해당 입모양을 불러오는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위하여 텍스트 정보에 따른 다양한 얼굴 동영상을 합성하였으며, PC환경에서 구현 가능한 TTFSI 시스템을 구축하였다.
본 연구의 목적은 한국어 마찰음 /ㅅ, ㅆ/가 지속시간에 있어서 유의미한 차이를 가지고 있는가를 관찰하고, 나아가 지속시간에 영향을 미치는 요인에 어떠한 것이 있는가를 기술하는 데에 있다. 이러한 결과는 음성합성을 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것이다. 분석 결과, /ㅅ/보다 /ㅆ/가 더 긴 지속시간을 가졌으며 마찰음을 선행하는 음소의 성질, 단어에서 마찰음이 가지는 음절 위치, 그리고 마찰음 앞에서 끊어읽기가 이루어졌는가의 여부가 지속시간에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다.
이 논문은 대어휘, 화자독립 음성인식 시스템인 KT-STOCK과 이 시스템에 대한 전화망을 통한 실험적 실용시험에 대해 기술하였다. KT-STOCK은 현재 주식시장에 상장된 712개 회사의 현재주가를 음성을 이용하여 검색할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 hidden markov model 기술에 기반을 둔 고립단어 인식 시스템이며 유사음소를 기본 인식단위로 사용한다. KT-STOCK은 1994년 6월 24일부터 실험적 실용시험 중에 있다. 중간 결과에 따르면 모의 실험 결과는 실제 환경에서의 시험과 차이가 있는 거승로 나타났다. 실제 환경에서 이 시스템의 인식률은 현재 61.9%이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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