• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.14-22
• /
• 2003

In this study, we examined the acoustic characteristics of Korean vowels through a production test under three conditions of speaking rates (slow, normal, fast). The effects of a change in speaking .ate on vowel duration were found to be very strong. The faster speaking rate was, the shorter the total duration of vowels was. But the duration ratio of two components of diphthong was not changed significantly according to changes in speaking rate. But unlike the temporal aspects, the formant value of vowels at their steady-state and change ratio of formant of semivowels were not affected strongly by the change in speaking rate.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.53 no.3
• /
• pp.143-150
• /
• 2016

In this paper, we propose Korean monophthong recognition method optimizing muscle mixing based on facial surface EMG signals. We observed that EMG signal patterns and muscle activity may vary according to Korean monophthong pronunciation. We use RMS, VAR, MMAV1, MMAV2 which were shown high recognition accuracy in previous study and Cepstral Coefficients as feature extraction algorithm. And we classify Korean monophthong by QDA(Quadratic Discriminant Analysis) and HMM(Hidden Markov Model). Muscle mixing optimized using input data in training phase, optimized result is applied in recognition phase. Then New data are input, finally Korean monophthong are recognized. Experimental results show that the average recognition accuracy is 85.7% in QDA, 75.1% in HMM.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1989.10a
• /
• pp.101-106
• /
• 1989

음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.

• ETRI Journal
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.6-15
• /
• 1986

본고는 보상훈련 기간 중 일본 동북대학 응용정보학 연구센타에서 수행한 연구 결과를 기술한 것이다. 음소 단위에 의한 한국어의 대용량 단어인식을 위한 기초연구로서, 그 기본이 되는 단모음을 대상으로 포먼트 주파수에 의한 음운간의 특징 및 발성자간의 개인성의 분산을 살펴보고 Battacharyya 거리를 구하여 음운간의 식별의 곤란성을 도출하였다. 또한, Karbunen-Loeve변환 및 Bayes결정에 의한 인식 그리고 spectral local peak에 의한 인식등의 실험에 의해 효과적인 인식 방법에 관하여 고찰하였다 .

• Proceedings of the KSPS conference
• /
• 1996.02a
• /
• pp.197-208
• /
• 1996

• Korean Linguistics
• /
• v.80
• /
• pp.211-234
• /
• 2018

This study aims to research the acoustic properties of Korean and Vietnamese monophthongs by Vietnamese advanced Korean learners, and to discuss the realization of Korean monophthongs compared to Koreans. The Vietnamese advanced Korean learners do not distinguish between /e/ and /${\varepsilon}$/, which are the same as Korean. They pronounce Korean /e(${\varepsilon}$)/ close to /e/ in their native language. In the case of /ʌ/, it is reported that many errors are observed in previous studies. However, /ʌ/ of Vietnamese advanced learners is realized similar to /ʌ/ spoken by Koreans. /ɯ/ of Vietnamese advanced Korean learners is pronounced in the back of the tongue, whereas in the central by Koreans. In the case of /o/ and /u/, there is no significant difference by the Vietnamese advanced Korean learners. /ɯ/ and /u/ are pronounced in relatively front side of the tongue in Korean, but it is not observed in the Vietnamese advanced Korean learners.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.226-231
• /
• 1998

본 연구에서는 짧은 시간에 계산이 가능하며, 음성을 특징 지울 수 있는 파라미터로서 영 교차율(zero crossing rate), 단 구간 에너지(short-term, energy) 그리고 포만트(formant)를 사용하였다. 특정 화자의 음성을 입력 받아서 단모음인 'ㅏ, ㅐ, ㅓ, ㅔ, ㅗ, ㅜ, ㅡ. ㅣ'에 대한 인식을 위해 위의 세가지 파라미터를 측정하였다. 영 교차율과 단 구간 에너지 파라미터는 유성음과 무성음의 구별과 음성인지 아닌지를 판별하는데 사용하였다. 포만트 파라미터는 10차 켑스트럼(cepstrum)을 이용하여 구하였으며, 각 단모음을 판별하기 위해서 사용하였다. 하나의 단모음을 입력받아 처리하여 텍스트로 출력하는데 평균 0.065sec에 처리하며, 각각의 단모음에 대해 93%, 10개의 테스트 문장에 대해 72%의 인식률을 보이고 있다.

• Journal of Korean language education
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.155-180
• /
• 2018

The purpose of this study is to acoustically analyze eight Korean monophthongs produced by 29 Taiwanese learners of Korean and 20 native speakers of Korean, and to compare their pronunciations in experimental phonetics. Using the first formants(F1) and the second formants(F2) of Korean monophthongs, we can estimate the tongue positions of vowels produced by participants. In order to compare them directly, we had to normalize participants' F1 and F2. The result shows that almost all vowels of the Taiwanese learners are significantly different from those of Korean native speakers in their F1 and F2 values without the /ㅏ/ vowel. In particular, when pronouncing Korean monophthongs, the Korean learners of Taiwan had a narrow area of the place of articulation compared to the Korean native speakers except for back vowels. Finally, it shows that the Korean learners in Taiwan had a narrower range of articulation and articulated the vowels towards the back a little comparing to the Korean native speakers.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1987.07b
• /
• pp.1107-1110
• /
• 1987

한국어 음소 인식 시스템의 구현을 위한 한 단체로써 한국어 모음의 분류를 위한 시스템을 설계하였다. 특징 파라미터로는 에너지, 영교차율 그리고 제 1, 제 2, 제 3 포르만트를 사용하였다. [아, 어, 오, 우, 으, 이, 에, 애]의 8개의 단모음에 해당하는 총 132개의 음성 데이터에 대하여 실험하였다. 각각의 모음에 대한 포르만트의 평균치를 구한 뒤 이들의 값을 표준 패턴으로 갖는 인식 시스템을 구현한다. 구현된 인식 시스템에 의하여 새로운 음성의 모음부가 어떤 모음인지를 인식하며 결정할 때의 거리 측정 방식으로는 선형분류 함수를 사용하였다. 132개의 모음에 대하여 62.9%의 인식율을 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.55-60
• /
• 1993

본 논문은 불특정 화자의 단모음 인식에 관한 연구로써, VQ(Vectro Quantization)와 MLP(multi-layer perceptron)에 의한 음성 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 VQ codebook을 구하고 이를 이용해서 관측열(observation sequence)을 구해각 codeword가 데이터로부터 가질 수 있는 확률값을 계산하여 이 값을 신경 회로망의 입력으로 사용하는 방법이다. 인식 대상으로는 한국어 단모음을 선정하였으며 10명의 남성 화자가 8개의 단모음을 10번씩 발음한 것으로 시스템의 효율성을 알아보기 위해 VQ/HMM(hidden markov model)에 의한 인식과 비교 실험한다. 실험 결과에 의하면, 시스템의 단순성에도 불구하고 학습능력애 뛰어난 관계로 VQ/HMM보다 VQ와 MLP에 의한 음성 인식률이 향상됨을 보여준다.