• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.251-256
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• 2005

영어 단음절 차용어가 한국어에 적응될 때 여분의 음절이 더해져서 음절수가 증가하는 경향이 있다. 본 논문에서는 음절수를 증가시키는 구체적인 조건을 밝힐 뿐만 아니라, 음절수를 예측하는 알고리즘을 제안하는 것을 목적으로 한다. 음절수를 증가시키는 요인은 3가지가 있는데, 우선 단어에 이중 모음이나 자음 군이 있으면 음절수가 증가한다. 세 번째 요인으로는, 단어에서 마지막 자음의 특성에 따라서 어말 모음이 삽입될 수 있다. 이 세 가지 요인에 근거하여 단음절 차용어의 음절수 예측 알고리즘을 3가지 규칙으로 제시하고 그 구체적인 적용과정을 데이터를 통해서 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.264-269
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• 2008

본 논문에서는 영어 2음절 단어가 한국어에 차용될 때 어떻게 음절수가 변화하는지 살펴보고 있다. 일반적으로 영어 2음절 단어는 여분의 음절이 더해져서 차용되는 경향이 강하므로, 본 논문에서는 음절수가 증가하는 경향을 분석하여 음절수를 증가시키는 조건을 밝힐 뿐 만 아니라 음절수 증가 알고리즘을 찾아내는 것을 목표로 한다. 구체적으로 영어 2음절 차용어의 음절수를 증가시키는 요인으로는, 첫째 단어에 이중 모음이 있거나, 둘째 특정한 형태의 자음군이 있거나, 셋째 단어에서 마지막 자음과 그 앞의 모음의 특성에 따라서 어말 모음이 삽입되는 경우에 음절수가 증가한다. 이러한 요인에 근거하여 2음절 차용어의 음절수 예측 알고리즘을 4가지 규칙으로 제시하고 그 적용과정의 예를 들고 있다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 2월 학술대회지
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.498-500
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• 2021

본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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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.

• 인지과학
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• 제25권2호
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• pp.91-107
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• 2014

음절 빈도 효과란 고빈도 음절로 시작되는 단어가 저빈도 음절로 시작되는 단어에 비해 어휘 판단 속도가 느리며 어휘 판단 오류율도 증가하는 효과를 의미한다. 이 효과를 유발하는 원인은 전체 단어 수준에서 활성화된 음절 이웃 단어의 방해로 알려져 있으며 이 방해의 크기는 표적 단어가 얼마나 많은 음절 이웃 단어를 또는 얼마나 강력한 음절 이웃 단어를 가지고 있는지에 의해 결정된다. 그러나 음절 빈도의 정의가 음절 타입 빈도와 토큰 빈도로 구분됨에도 불구하고 이를 구분하지 않고 많은 연구들이 수행되어 왔다. 최근 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)에 따르면 음절 토큰 빈도는 전체 단어 처리 수준을 반영하는 변인이며 음절 타입 빈도는 하위 어휘 처리 수준의 음절 처리 수준을 반영하는 변인일 수 있다고 주장하였다. 이에 본 연구는 이들의 주장이 맞다면 음절 타입 빈도는 단어 명명 속도를 촉진 시킬 것이며 반대로 음절 토큰 빈도는 명명 시간과 관련 없을 것이라고 예측하였다. 왜냐하면 표기 심도가 얕고 음절의 경계가 명확한 언어에서 명명 과제는 전체 단어수준을 덜 참고하기 때문이었다. 실험 1결과에서 음절 토큰 빈도를 통제한 상태에서 고빈도 타입음절의 단어 명명 시간은 유의미하게 짧았다. 실험 2에서 음절 타입 빈도를 통제한 상태에서 음절토큰 빈도의 증가는 명명 시간을 역시 단축시켰다. 이에 본 연구는 음절 토큰 빈도가 하위 어휘 처리와 무관하다는 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)의 주장을 반박하였다.