• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1324-1335
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• 1991

본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.115-122
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• 2019

지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권4호
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• pp.312-326
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• 2005

최근 정보검색과 기계번역과 같은 자연언어응용에서 영-한 자동 음차표기에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지의 영-한 자동 음차표기 연구에는 $<영어자소{\rightarrow}$한글자소>의 직접방식, <영어자소${\rightarrow$음소$\rightarrow$한글자소>의 피봇방식이 있다 기존의 영-한 음차표기 연구들은 주로 직접방식에 대한 연구가 활발히 진행되어 찼다. 하지만, 음차표기는 직접방식에서 사용하는 단순한 자소 대 자소변환 작업이라기보다는 자소의 음성적 변환 작업이라고 할 수 있다. 따라서 자소 뿐만 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 단어 정확도를 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.40-45
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• 2000

음소에 대한 사전지식 없이 음성의 신호나 특징벡터 만으로부터 음소별 경계를 추출하는 맹목 세그멘테이션의 한가지 방법은 음소별 특징벡터들 사이의 거리를 최소화하는 경계를 찾는 것이다. 이런 방법에서 특징벡터들 사이의 거리척도로 유클리드 거리가 자주 사용되고 있지만 한 음소의 특징벡터들 사이에도 많은 변화가 있어 단순한 유클리드 거리척도만으로는 음소별 경계를 추출하기에 효율적이지 못하다. 본고에서는 한 음소에 속하는 특징벡터들의 전체적인 추이를 반영한 특징벡터들 사이의 거리를 구하기 위해 주요고유성분분석법(principal component analysis)을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 각 특징벡터들과 이들을 주요고유성분에 투영한 점 사이의 거리를 척도로 이용한다. 제안하는 거리척도를 LBDP 알고리즘에 적용하여 연속음성의 음소간 경계를 추출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 단순한 유클리드 거리를 척도로 할 때 보다 약 3-6% 정도의 누락오류를 줄일 수 있어 유용하게 이용될 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.34-43
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• 2012

두 문자열 간의 유사도를 계산하는 문제는 정보 검색, 오타 교정, 스팸 필터링 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 동적 계획법 기반의 유사도 계산 방법을 통하여 한글 문자열의 유사도 계산을 위해서는 우선 음소간의 유사도에 대한 정의가 필요하다. 그러나 기존의 방법들은 수동적 설정에 의한 유사도 점수를 사용하고 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 PAM(Point Accepted Mutation) 행렬과 유사한 확률 모델을 이용하여 변형 단어 집합으로부터 음소 간의 유사도를 자동적으로 계산하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 변형 단어의 집합 내 유사한 단어 쌍을 찾아 문자열 정렬(Text Alignment)을 수행함으로써 음소 변형 규칙을 도출하고, 이로부터 각 음소 쌍의 상호 변형 빈도에 따른 유사도 점수를 계산한다. 실험 결과 특이도(Specificity) 77.2~80.4% 수준에서 불일치 여부에 따른 단순 점수 부여 방식에 비해서는 10.4~14.1%, 수동으로 음소 간 유사도를 직접 설정하는 방식에 비해서는 8.1~11.8%의 민감도(Sensitivity) 향상이 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.579-585
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• 2014

음소는 음성을 구성하는 최소 단위로서 음성을 인식하는데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식의 일부로서, 한국어 음소 중 'ㅅ', 'ㅈ', 'ㅊ'에 대한 새로운 인식 방안을 제안한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호를 구성하는 각각의 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와 전환점 지표에 기반한다. 변동성 지표는 블록 내의 인접한 샘플 값들의 차이의 총합이며, 전환점 지표는 블록 내에서 샘플 값의 증가와 감소의 방향이 전환되는 극점의 총수이다. 두 지표를 결합하여 음소 인식을 수행하는 인식 알고리즘은 두 지표와 관련하여 최적화된 임계치들을 활용하여 목표로 하는 세 가지 음소가 인식된 위치를 최종적으로 결정한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 방식들에 비해 FRR과 FAR의 관점에서 모두 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.65-69
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• 1999

합성단위, 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연음에 존재하는 운율법칙을 정확히 구현하면 합성음의 자연감을 높일 수 있으나 존재하는 모든 운율법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어자료 구축이 필요하다. 일반 의미 문장으로부터 운율법칙을 추출하는 것이 바람직하겠으나, 모든 운율 현상이 포함된 언어자료는 그 문장 수가 극히 방대하여 처리하기 힘들기 때문에 가능하면 문장 수를 줄이면서 다양한 운율 현상을 포함하는 문장 군을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 음성학적으로 균형 잡힌 고립단어 412 단어를 기반으로 의미문장들을 만들었다. 이들 단어를 각 그룹으로 구분하여 각 그룹에서 추출한 단어들을 조합시켜 의미 문장을 만들도록 하였다. 의미 문장을 만들기 위해 단어 목록에 없는 단어를 첨가하였다. 단어의 문장 내에서의 상대위치에 따른 운율 변화를 살펴보기위해 각 문장의 변형을 만들어 언어자료에 포함시켰다. 자연감을 높이기 위해 구축된 언어자료를 바탕으로 음성데이타베이스를 작성하여 운율분석을 통해 신경망을 훈련시키기 위한 목표패턴을 작성하였다 문장의 음소열을 입력으로 하고 특정음소의 운율정보를 발생시키는 신경망을 구성하여 언어자료를 기반으로 작성한 목표패턴을 이용해 신경망을 훈련시켰다. 신경망의 입력패턴은 문장의 음소열 중 11개 음소열로 구성된다. 이 중 가운데 음소의 운율정보가 출력으로 나타난다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 5음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 특정화자로 하여금 언어자료를 발성하게 한 음성시료의 운율정보를 추출하여 신경망을 훈련시킨 결과 자연음의 운율과 유사한 합성음의 운율을 발생시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.24-30
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• 2001

본 논문에서는 발음표기가 주어진 상황에서 음성 신호의 자동 음소 분할에 관한 것이며 음소의 경계를 음소 음향학적인 변화특성에 따라 3가지 형태로 분류하여 각각에 적합한 분할 알고리즘을 개발하였다. 형태 1은 묵음·유성음·무성음간의 분할이며 히스토그램분석으로 구한 문턱 값으로 초기 분할 후, 웨이블릿 계수의 SVF (Spectral Variation Function)를 이용하여 분할하였다. 형태 2는 연속적인 모음의 분할이며 각 모음변화특성을 템플릿으로 구성하여 분할에 활용하였다. 형태 3은 모음과 유성자음 혹은 유성화 자음의 분할이며 특성주파수대역의 진폭변화를 이용하여 후보구간을 정한 후, 캡스트럼 계수의 SVF를 이용하여 최종적인 분할을 수행하였다. 본 실험에서는 분할 성능을 테스트하기 위하여 한국어 PBWSpeech DB에서 342개의 단어를 자동으로 분할한 후, 수작업으로 분할한 결과와 비교하였다. 전체적인 자동 분할 성능은 20 msec내에서 81.5%의 분할성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.50-59
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• 1997

본 논문에서는 한국어 음성 데이터베이스 구축을 위하여 자동으로 음소경계를 추출하는 자동 음성분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 기존의 음성분할 및 레이블링 기술을 근간으로 본 시스템을 구현하였으며, 또한 사용자가 자동분할된 음소경계를 확인하여 그 경계를 쉽게 수정할 수 있도록 한글 모티프 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 개발된 시스템은 16kHz로 샘플링된 음성을 대상으로 하고 있으며, 레이블링 단위는 45개의 유사음소와 하나의 묵음으로 구성하였다. 그리고 언어학적 정보의 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴매칭 방법으로는 hidden Markov model(HMM)을 이용하였다. 개발된 시스템의 각 음소 모델은 수작업에 의해서 음소단위로 분할한 음성학적으로 균형잡힌 445 단어 데이터베이스를 이용해서 훈련되었다. 그리고 본 시스템의 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않는 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성분할 실험을 수행하였다. 실험결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계위치와의 오차가 20ms 이내인 것이 74.7%였으며, 40ms이내에는 92.8%가 포함되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.31-38
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• 2001

음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식과 음성합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요한 문제이다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분된다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계 검출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과의 스펙트럼 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 검출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 분류 알고리즘을 설계하였다. 분류 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(kel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정 법을 사용하였고 유성음과 무성음의 구분은 에너지 영 교차율, 스펙트럼 비, 포만트 주파수를 이용하였다. 본 논문의 실험결과 3-4음절 고립단어를 대상으로 약 7%,의 정확도를 얻음으로써 기존의 음소 경계 검출 시스템보다 약 8%의 정확도 향상을 보였다.