• 제목/요약/키워드: 조음

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자음의 조음

  • 유만근
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 1994년도 2월 학술대회지
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    • pp.25-30
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    • 1994
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모음의 조음

  • 이현복
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 1994년도 2월 학술대회지
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    • pp.31-44
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    • 1994
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발화속도 적응적인 한국어 연속음 인식기 (Adaptive Korean Continuous Speech Recognizer to Speech Rate)

  • 김재범;박찬규;한미성;이정현
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권6호
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    • pp.1531-1540
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    • 1997
  • 본 논문에서는 발화속도 측정과 이를 통한 보상방법을 통하여 성능 향상된 한국어 연속음 인식 시스템을 제안한다. 연속음 인식은 다양한 조음화 현상과 발화속도의 변화로 인하여 고립단어 인식에 비하여 어렵다. 따라서, 연속음 인식을 위해서는 조음화 현상과 발화속도의 변화를 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발화속도를 포만트의 변화율로서 측정하였고, 이 정보를 이용하여 빠른 발화에서는 상대적으로 많은 특징벡터를 발생시켜 보상을 시도하였다. 또한 조음화 현상을 모델링하기 위하여 한국어의 다이폰 집합을 514개로 정의하였고, 훈련을 위한 음성 DB론느 ETRI의 445 단어 DB를 사용하였다. 이러한 방법을 결합한 한국어 연속음 인식기를 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)으로 구현하여 인식률이 향상됨을 보였다.

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한국어 연속음성 인식을 위한 단어 결합 모델링에 관한 연구 (A Study on Word Juncture Modeling for Continuous Speech Recognition of Korean Language)

  • 최인정;은종관
    • 한국음향학회지
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    • 제13권5호
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    • pp.24-31
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    • 1994
  • 본 논문에서는 단어 조음결합의 음성학적 모델을 이용한 한국어 연속음성 인식에 관해 연구한다. 조음결합 현상에 의한 성능 감소를 줄이기 위해 단어내에서의 전이뿐만 아니라 단어간의 전이를 모델링하는 context-dependent (CD)단위를 사용한다. 모든 경우에서 각 단어의 첫 음소는 앞에 올 수 있는 모든 단어의 마지막 음소에 의해 지정되며, 각 단어의 마지막 음소도 유사한 방법으로 지정된다. Hidden Markov model (HMM) 파라미터들의 강인성을 개선하기 위해 공분산 행렬을 평활화한다. 또한 음성 단위들 사이의 분별력을 높이기 위해 position-dependent 단위를 사용한다. 실험 결과들은 개선된 조음결합 모델을 사용함으로서 intra-word 단위만을 사용하는 기본 인식 시스템에 비해 성능을 상당히 개선할 수 있음을 보여 주었다.

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멜로디 억양 치료에서 실어증 환자의 조음 명료도에 대한 호흡 훈련 효과: 초기 실험 (Effects of breathing training in melodic intonation therapy on articulation intelligibility of aphasics: pilot study)

  • 김선식;홍금나;최민주
    • 한국음향학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.319-329
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    • 2016
  • 본 논문에서는 브로카 실어증 환자에 대한 멜로디 억양 치료(Melodic Intonation Therapy, MIT)에서 호흡훈련이 조음 명료도를 개선하는지를 평가했다. 실험군은 MIT에 선행하는 2단계 호흡 훈련을 받도록 했다. 중재 효과를 평가하기 위해, 피실험자의 폐쇄음의 폐쇄 길이(VOT), 단어 전체의 발화 길이(TD), 음성 강도 및 호기량을 중재 전과 후에 측정하여 비교 했다. 실험 결과 폐쇄음의 폐쇄 길이 및 단어 전체의 발화 길이는 양순음/p/, 치조음/t/, 연구개음/k/에서 증가했으나(p < 0.05) 파찰음/c/와 마찰음/s/은 변화가 없는 것으로 나타났다(p > 0.05). 반면 대조군에서는 폐쇄음의 폐쇄 길이 및 단어 전체의 발화 길이가 증가하지 않는 것으로 나타났다(p > 0.05). 조음 명료도에 영향을 주는 호기량과 음성 강도는 실험군에서 증가했으나(p < 0.01) 대조군에서는 유의한 변화가 없었다. 결론적으로, 브로카 실어증 환자의 MIT에서 호흡 훈련은 환자의 조음 명료도를 개선하고 있음을 확인할 수 있었다.

입술 애니메이션을 위한 한글 발음의 동시조음 모델 (Coarticulation Model of Hangul Visual speedh for Lip Animation)

  • 공광식;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제26권9호
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    • pp.1031-1041
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    • 1999
  • 기존의 한글에 대한 입술 애니메이션 방법은 음소의 입모양을 몇 개의 입모양으로 정의하고 이들을 보간하여 입술을 애니메이션하였다. 하지만 발음하는 동안의 실제 입술 움직임은 선형함수나 단순한 비선형함수가 아니기 때문에 보간방법에 의해 중간 움직임을 생성하는 방법으로는 음소의 입술 움직임을 효과적으로 생성할 수 없다. 또 이 방법은 동시조음도 고려하지 않아 음소들간에 변화하는 입술 움직임도 표현할 수 없었다. 본 논문에서는 동시조음을 고려하여 한글을 자연스럽게 발음하는 입술 애니메이션 방법을 제안한다. 비디오 카메라로 발음하는 동안의 음소의 움직임들을 측정하고 입술 움직임 제어 파라미터들을 추출한다. 각각의 제어 파라미터들은 L fqvist의 스피치 생성 제스처 이론(speech production gesture theory)을 이용하여 실제 음소의 입술 움직임에 근사한 움직임인 지배함수(dominance function)들로 정의되고 입술 움직임을 애니메이션할 때 사용된다. 또, 각 지배함수들은 혼합함수(blending function)와 반음절에 의한 한글 합성 규칙을 사용하여 결합하고 동시조음이 적용된 한글을 발음하게 된다. 따라서 스피치 생성 제스처 이론을 이용하여 입술 움직임 모델을 구현한 방법은 기존의 보간에 의해 중간 움직임을 생성한 방법보다 실제 움직임에 근사한 움직임을 생성하고 동시조음도 고려한 움직임을 보여준다.Abstract The existing lip animation method of Hangul classifies the shape of lips with a few shapes and implements the lip animation with interpolating them. However it doesn't represent natural lip animation because the function of the real motion of lips, during articulation, isn't linear or simple non-linear function. It doesn't also represent the motion of lips varying among phonemes because it doesn't consider coarticulation. In this paper we present a new coarticulation model for the natural lip animation of Hangul. Using two video cameras, we film the speaker's lips and extract the lip control parameters. Each lip control parameter is defined as dominance function by using L fqvist's speech production gesture theory. This dominance function approximates to the real lip animation of a phoneme during articulation of one and is used when lip animation is implemented. Each dominance function combines into blending function by using Hangul composition rule based on demi-syllable. Then the lip animation of our coarticulation model represents natural motion of lips. Therefore our coarticulation model approximates to real lip motion rather than the existing model and represents the natural lip motion considered coarticulation.