Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.269-272
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1998
본 논문에서는 고품질 한국어 합성을 위한 합성단위에 대해서 연구한다. 합성단위는 합성음의 음질을 좌우할 뿐만 아니라 전체 시스템의 크기에도 영향을 미친다. 음소와 같이 단위의 수가 적은 경우 적은 메모리로 시스템의 구성이 가능하지만 음운천이구간의 처리가 어려우며, 복합음소단위의 경우 많은 메모리를 요구하지만 음운천이특성을 잘 표현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 합성단위가 한국어 합성음질에 미치는 영향을 분석하기 위하여 반음절, CVC형, VCV형 복합음소를 대상으로 음성을 합성하였다. 실험에 사용된 합성시스템은 최근 제안된 코퍼스에 기반한 합성시스템이다. 실험 전에 파악된 각 단위들의 통계적인 특성과 합성음의 음질을 비교한 결과 CVC형 복합음소가 제안된 시스템에 가장 적합한 합성단위로 판정되었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1997.06a
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pp.9-12
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1997
대부분의 음성 파?너 추정 기법은 통신 채널의 주파수 응답에 의해 쉽게 영향을 받는다. 이 논문에서 우리는 음성에서 그러한 안정상태의 스펙트럼 계수에 있어서 좀더 강인한 기법인 RASTA-PLP 방법을 적용하여 파라미터를 추출하고 그 파라미터를 연속 HMM 인식기의 입력으로 사용하여 문맥독립 음소 모델을 훈련하는 과정에서 최적의 모델을 찾게 된다. 여기서는 ETRI 445 DB에 RASTA-PLP를 적용하였을 때 가장 좋은 성능을 나타내는 재추정 횟수와 mixutre 수를 찾는 데 목표를둔다. 문맥독립음소모델은 한국어의 발성학적 근거를 토대로 하고 여기에 묵음(silence)을 추가하여 총 40개로 정의하였다. 문맥독립 음소모델은 3개의 상태를 가지는 전형적인 left-to right CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용하여 훈련한다. 그리고 훈련시간을 줄이기 위해 Viterbi beam 탐색법을 적용한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.413-418
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1998
음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.
본 논문에서는 한국어 TTS시스템을 위한 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소의 지속 시간 모델링 방법을 설명한다. 실험을 위해 여러 장르로 구성된 400문장을 선 정하고, 이를 전문 여성 아나운서가 발성하였다. 녹음된 음성 신호에 대해 음소 및 운율구 경계를 결정하고, 문장에 대해서는 형태소 분석, 발음표기 변환, 구문 분석을 수행하였다. 400문장(약33분) 중 240문장(약20분)을 이용하여 결정 트리 및 회귀 트리를 학습시킨 후, 160분장(약13분)에 대해 실험하였다. 운율 모델링을 위한 특징들이 제안되었고, 학습된 트리 들을 해석함으로써 특징들의 유효성이 평가되었다. 실험 문장에 대해 운율구 경계의 유무를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.46%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간 을 예측하기 위한 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132msec, 22msec이었다. 수집된 모든 자료(400문장)로 학습한 결과, 운율구 경계 결정 오류율, 휴지 기간 및 지속시 간 RMSE의 10-fold cross-validation 추정치가 각각 13.77%, 127.91msec, 21.54msec이었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.2
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pp.270-278
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1993
This paper is presented the phonetic segmentation alg9rithm of the Korean speech signals which is finded the exact pitch using the super resoluton pitch determination and is compared corss-correlation to threshold each pitch period. The features of the proposed algorithm are infinite resolution and high reliability, and also can separate transient or silent segment. The algorithm is instrumental to speech processing applications which require vector quantization and speech recognition. The presented algorithm is implemented by 386-MATLAB on PC 386/DX and is verified the exact pitch period and the phonetic segmentation of speech signals.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1991.10a
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pp.321-330
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1991
기존의 데이타베이스에 음성 데이타를 저장하여 음성 데이타 베이스를 구축하고자 할 경우, 음성 데이타의 특성이 가변장(variable length)이며, 튜플(음소 단위)의 길이가 매우 긴 패턴 데이타이므로 기존의 데이타베이스 시스템에서는 지원할 수 없다. 또, 현재의 음성 인식 시스템에서는 패턴 데이타를 순차적인 검색 방법으로 검색하고 있어 빠른 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 음성 데이타를 음소 단위로 인식하기 위해 음소 패턴 데이타를 저장하고, 유사한 특성을 갖는 부류와 음소 길이에 의한 분류를 혼합한 방법을 이용하여 빠른 시간에 검색을 할 수 있게 하기 위한 저장 구조와 검색 알고리즘을 제시한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.45-48
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2002
본 논문에서는 한국어 음성 합성기 데이터베이스 구축을 위하여 HMM을 이용하여 자동으로 음소경계를 추출하고, 음성 파라미터를 이용하여 그 결과를 보정하는 반자동 음성분할 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 16KHz로 샘플링된 음성을 대상으로 삼았고, 레이블링 단위인 음소는 39개를 선정하였고, 음운현상을 고려한 확장 모노폰도 선정하였다. 그리고 언어학적 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴 매칭 방법으로는 HMM을 이용하였다. 유성음/무성음/묵음 구간 분류에는 ZCR, Log Energy, 주파수 대역별 에너지 분포 등의 파라미터를 사용하였다. 개발된 시스템의 훈련된 음성은 정치, 경제, 사회, 문화, 날씨 등의 코퍼스를 사용하였으며, 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않은 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성 분할 실험을 수행하였다. 실험 결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계 위치와의 오차가 10ms 이내가 $87\%$, 30ms 이내가 $91\%$가 포함되었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.366-369
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2003
본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting: PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.925-927
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2004
음차표기란 외국어의 발음을 자국어로 표기하는 것으로 정의된다. 영-한 자동 음차표기 방법에는 직접방식, 피봇방식, 혼합방식이 있다. 기존의 영-한 음차표기 연구들은 직접방식에 기반한 연구들이 대부분이었다. 하지만, 음차표기는 직접방식에서 사용하는 단순한 자소 대 자소변환 작업이라기보다는 자소의 음성적 변환 작업이라고 할 수 있다. 따라서 자소뿐만 아니라 음소 등 음성적 정보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 자소 정보뿐만 아니라 음소 정보를 이용한 음차표기 기법을 제안한다. 주어진 자소와 음소 및 자소와 음소의 문맥정보를 이용하여 한국어 음차표기를 생성하는 본 논문의 기법은 약 60%의 단어정확도를 나타내었다.
The Effects of the Story Character Phonics on Preschoolers' Early Reading Abilities and Affective Domains The purpose of this study was to investigate the effects of the story character phonics on preschoolers' early reading abilities (phonemic awareness and phonics abilities) and their affective domains. 24 participants in the present study were seven years old, and they were divided into two different groups at S kindergarten in Chungnam. There were 12 preschoolers in the experimental group with the story character phonics, and 12 preschoolers in the control group learned English by the story phonics focusing on phonemic awareness and vocabulary for 6 weeks. The results were as follows: First, the story character phonics was more effective in improving the preschoolers' early reading abilities than using the story phonics. Secondly, the story character phonics had some positive effects on the preschoolers' affective domains. This study proved that practicing with the story character phonics is more effective for preschoolers to develop their early reading abilities of English and their affective domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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