• 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.73-79
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• 2003

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.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.36-40
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• 1997

음성신호처리 분야에서 정확한 피치검출은 중요하고 필요하다. 지금까지 제안된 피치검출 알고리즘들은 음성신호의 다양성으로 인해 피치를 정확히 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 PCM과 같은 균일 양자화기의 잔여신호에 대해 음성신호의 기본주기를 검출하는 새로운 피치검출법을 제안하였다. 제안한 방법은 무잡음 음성에 대해 평균 0.25%의 조오율이 그리고 0dB의 SNR에 대해서는 평균 3.39%의 조오율이 나타나는 정확성을 보였다. 또한 음소의 천이영역이나 배경잡음 하에서도 피치검출의 정확도가 개선된 피치검출의 결과를 얻었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제26권1E호
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• pp.1-7
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• 2007

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.93-100
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• 1986

子音 音素/ㄱ, ㄷ, ㅂ, ㅈ/과 이에 대응한 硬音, 激音 그리고 母音 音素/ㅏ, ㅓ, ㅗ, ㅜ, ㅣ/로 구성된 韓國語 CV單音節을 偏自己相關方式으로 分析하고, 分析된 parameter를 적절히 제어하여 音素合成方法으로 이들 音節을 合成하였다. 분석결과 자음길이는 激音일 때 제일 길고, 硬音이 가장 짧았으며 이 音들의 gain도 비슷한 변화를 나타내었다. 그리고 平音뒤의 모음 pitch 주기가 가장 길고, 硬音, 激音으로 바뀌면 pitch주기가 짧아졌다. 子音 音素는 激音의 길이와 gain을 제어하여 합성하고 母音 音素는 平音뒤에 오는 母音의 pitch와 길이를 제어하여 합성하였다. 子音과 母音 音素를 結合시켜 CV單音節을 合成하였다. 實驗結果 合成音質은 대체로 양호하였고, 韓國語 音聲의 音素合成에 필요한 規則作成의 可能性을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.437-442
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• 2005

화자독립 음성인식기의 화자 정규화를 위해 GMM(Gaussian mixture model)분포를 이용하는 방법에 대해 실험한다. 이 방법은 벡터 양자화기를 이용한 선행 연구를 개선한 것으로, 정규화된 학습용 특징벡터들의 확률분포를 최적의 클러스터의 수를 갖는 GMM분포로 모델링한 다음, 이 분포를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 이 연구의 목적은 기존의 ML을 이용한 방법의 단점을 개선하는 동시에 벡터 양자화기를 이용한 선행연구와'soft decision'이라 불리는 확률 분포를 이용한 방법의 성능을 비교하는데 있다. TIMIT 코퍼스를 대상으로 한 음소 인식 실험에서 클러스터의 수를 적절한 크기로 설정한 GMM분포를 이용함으로써 벡터 양자화기를 이용한 방법에 비해 약간 나은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.713-720
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• 2015

컴퓨팅 기술과 네트워크의 발달로 인해, 정보 기기가 소형화되고 이동성이 강조되고 있다. 이에 따라 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 최근 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅐ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석을 배제하고, 시간 영역에서의 시퀀스 패턴에 기반하여 인식을 수행함으로써, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 'ㅐ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 탐지하기 위한 세 가지 알고리즘이 제시되며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.1%의 정확도로 모음 'ㅐ'를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제58호
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• pp.67-81
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• 2006

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.111-122
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• 2019

본 연구에서는 초등학교 영어 수업에서의 태블릿 PC 기반 기능성게임을 활용한 음소 구별학습이 학습자의 정의적 영역에 미치는 영향을 사전앱 사용 학습과 비교하여 알아보았다. 초등 6학년을 대상으로 기능성게임 학습반과 사전앱 학습반으로 나누어 수업을 한 후 설문 조사와 면대면 인터뷰를 실시하였다. 그 결과, 설문 조사에서는 두 반 모두 학습 흥미와 동기, 자신감, 집중력이 강화된 것으로 나타났다. 반면에 면대면 인터뷰 결과에서는 게임 학습반이 사전앱 학습반보다 위의 모든 정의적 영역에서 더 긍정적으로 나타났다. 본 연구 결과는 외국어 학습 영역에서 태블릿 PC 기반의 기능성게임을 활용하는 것이 학습자의 정의적 영역인 학습 흥미 유발, 동기, 자신감 및 집중력 강화에 효과적이라는 것을 보여 준다.