• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.3
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• pp.264-269
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• 2008

When English disyllabic words are borrowed into the Korean language, the loanwords tend to have extra syllables. The purpose of this paper is to find the syllable increase conditions in loanword adaptation and further to provide an algorithm to predict the syllable numbers of English disyllabic loanwords. There are three syllable augmentation conditions. The presence of diphthongs and the existence of consonant clusters guarantee the increase of the syllable numbers in the English loanwords. Further, the quality of the final consonant (and the preceding vowel) sometimes trigger the increase of the syllable numbers. Based on the conditions, an algorithm composed of 4 rules are proposed in order to predict the number of syllables in English disyllabic loanwords.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.2
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• pp.251-256
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• 2005

When English monosyllabic words are adapted to the Korean language, the loanwords tend to carry extra syllables. The purpose of this paper is to find the syllable augmentation conditions in loanword adaptation and further to provide an algorithm to predict the syllable numbers of English monosylabic loanwords. Three syllable augmentation conditions are found as follows: 1) the existence of diphthong, 2) the existence of consonant clusters, and 3) the quality of the final consonant (and the preceding vowel). Based on these three conditions, an algorithm to predict the syllable number of English monosyllabic loanwords are proposed as three rules applied iteratively with ordering. In addition, the applications of the algorithm to data are given.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.272-277
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• 1998

MLP형 예측신경망, Jordan 형과 Elman 형 회귀예측신경망을 사용하여 예측차수오 kdmsslr층이 유니트수의 변화에 따른 인식결과를 CHMM과 비교하였다. 음성데이타는 100음절데이터와 ETRI 의 샘돌이 숫자음을 사용하였다. 숫자음에서 신경망의 인식률은 98.5%로 5상태 CHMM의 85.6%보다는 향상된 인식성능을 보였으며 6상태 이상의 CHMM보다는 다소 인식률이 낮게 나타났다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.267-271
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• 1998

신경망에 의한 음절과 연속음성 인식시 동특성처리의 한방법으로 회귀신경망을 이용한다. 본 연구는 비회귀형 상위은닉층과 회귀형 하위은닉층을 가진 4층 구조의 다층회귀신경망으로 예측기를 반들어 나성화자 5명이 CV형 음절 14개, CVC형 음절 14개를 각각 5회씩 발음한 총 700개의 음성중 3회분인 420개 음성으로 학습한 후 나머지 2회분인 280개 음성으로 인식을 평가한다. 입력신호의 예측차수와 상, 하위 은닉층으 뉴런수를 변경시키면서 각각의 인식률을 조사해 본 결과 상위 은닉층의 뉴런이 10개이고 하위 은닉층의 뉴런이 10개와 15개 그리고 예측차수가 3,4차일 때 가장 양호한 인식기로 동작한다는 것을 알 수 있었다. 이 때 나타난 인식률은 Elman 망보다 다소 우세하다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 1996.02a
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• pp.125-135
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• 1996

본 논문에서는 자연스러운 음성을 합성하기 위하여, 한국어 음운지속시간의 변화에 있어서 문절과 구내의 음절수와 음절의 위치에 의한 영향과 인접하는 음운의 영향에 대하여 통계적으로 분석하였고, 분석된 시간 특징을 제어 요소로 하는 회귀트리를 생성하여 음운 지속시간을 모델 화하였다. 또한, 제안된 음운 지속시간 모델에 의해 예측실험을 행하여, 측정치와 예측치간의 다중 상관계수가 0.74정도이고, 각 음운의 예측오차의 75%이상이 25ms이내로 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.275-281
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• 1993

본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.109-111
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• 2004

발성율은 일정한 시간동안 발성되는 음성신호 내에 몇 개의 음절이 포함되어 있는 지를 나타낸다. 발성율은 화자마다 다르고 각 음소들의 특징에 따라 변화할 수 있다. 발성율의 사전 측정이 이루어 진다면 음성부호화 측면에서도 중용한 정보로 사용될 수 있다. 기존의 음성부호화기는 발성율에 관계없이 고정적인 분석 구간을 정하여 전송률을 결정하고 있다. 따라서, 발성율을 미리 측정한다면, 발성율이 느린 부분과 빠른 부분에 각기 다른 부호화 방법을 적용하여 음질을 향상할 수도 있고 전송률을 가변적으로 적용할 수 도 있게 된다. 정확한 발성율을 측정하기 위해서는 음절의 변화를 추정하여야 한다. 음절의 변화를 추정하기 위한 방법으로 음성신호의 에너지 포락선 측정법과 LSP를 이용한 측정법이 각각 제안된 바 있으나, 본 논문에서는 위 두 가지 방법을 혼합한 방법을 사용하였다. 에너지 변동은 음성신호의 시간영역 처리방법으로 LSP 파라미터는 음성신호의 선형예측 분석에 의해 구해질 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.25 no.2
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• pp.91-107
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• 2014

The syllable frequency effect is defined as the inhibitory effect that words starting with high frequency syllable generate a longer lexical decision latency and a larger error rate than words starting with low frequency syllable do. Researchers agree that the reason of the inhibitory effect is the interference from syllable neighbors sharing a target's first syllable at the lexical level and the degree of the interference effect correlates with the number of syllable neighbors or stronger syllable neighbors which have a higher word frequency. However, although the syllable frequency can be classified as the syllable type and token frequency, previous studies in visual word recognition have used the syllable frequency without the classification. Recently Conrad, Carreiras, & Jacobs (2008) demonstrated that the syllable type frequency might reflect a sub-lexical processing level including matching from letters to syllables and the syllable token frequency might reflect competitions between a target and higher frequency words of syllable neighbors in the whole word lexical processing level. Therefore, the present study investigated their proposals using word naming tasks. Generally word naming tasks are more sensitive to sub-lexical processing. Thus, the present study expected a facilitative effect of high syllable type frequency and a null effect of high syllable token frequency. In Experiment 1, words starting with high syllable type frequency generated a faster naming latency than words starting with low syllable type frequency with holding syllable token frequency of them. In Experiment 2, high syllable token frequency also created a shorter naming time than low syllable token frequency with holding their syllable type frequency. For that reason, we rejected the propose of Conrad et al. and suggested that both type and token syllable frequency could relate to the sub-lexical processing.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.2
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• pp.19-25
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• 2021

It has been widely recognized that there are two varieties of lateral liquid /l/, which are light /l/ (a non-velarized allophone) and dark /l/ (a velarized allophone). However, this categorical view has been challenged in recent studies, both on articulatory and acoustic aspects. The purpose of this study is to investigate whether to consider /l/ velarization as a continuum in American English and provide supporting data. A spontaneous American English speech database called the Buckeye Speech Corpus was used for the material. The formant frequencies of /l/ in each syllable position were measured and analyzed statistically. The formant frequencies of /l/ in each syllable position, especially F2 values, were significantly different from each other. The results showed that there were other significantly different varieties of /l/ in American English, which support the continuum view on /l/ velarization. Regarding the effect of the adjacent vowel, the backness of the adjacent vowels was shown to affect the degree of /l/ velarization, regardless of the syllable position of the lateral liquid. This result will help provide a solid ground for the continuum view.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.99-102
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• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.