• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.454-461
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• 2004

This paper describes the acoustic characteristics of 8 Korean monophthongs. Two acoustic variables were newly manipulated the distance between Fl and F2 (Δ［F2-Fl］). which might be of help for the judgement of the vowel backness. and Euclidian distance between two vowels. ［에］ & ［애］ were observed to be merged in both male vowel space and the female's. respectively. The merger of ［우］ & ［오］, on the other hand, was only seen in the female space. In case of Fl, which concerns the vowel height. the scope of the females' was 1.36 times longer than that of the males' Regarding F2, which is related to the vowel backness. the females used a space 1.29 times longer than the males. The observation of Euclidian distance between the basic 3 vowels (이. 아. 우) showed that the females have longer distance than the males: ［이-아］ 1.25 times, ［아-우］ 1.45 times, and ［이-우］ 1.35 times. respectively.

• 한국음향학회지
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• 제5권3호
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• pp.28-35
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• 1986

우리나라 음성의 유성음을 모음, 비음 및 유성화 자음으로 분류하는 알고리즘을 기술하였다. 먼 저 기존의 PITCH 검출 알고리즘에 의하여 음성을 유성음과 무성음으로 나눈 뒤, 단지 정규화된 1차 상 관계수, 영교차율, LOG 에너지 및 LPG 에너지의 골짜기 검출만을 이용하여, 유성음은 모음, 비음 및 유 성화자음으로 분류하고 무성음은 실제의 무성음과 묵음으로 분류하였다. 그리고 이렇게 분류된 모음에 대하여 단모음 인식을 행하였다. 단지 한 FRAME으로 모음을 대표하였기 때문에 메모리 크기와 인식 시간을 줄였다. 여기서 UP & DOWN 및 수정된 영교차율을 새로이 정의하여 적용한 결과 만족한 결과 를 얻을 수 있었다. LPC 매개변수 및 전력 스펙트럼도 단모음 인식의 FEATURE로 사용하였다. 그리고 각 FEATURE 의 성능을 비교하였다. 이들 FEATURE을 잘 조합하여 2단계 인식을 행한 결과 92%의 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.201-207
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• 2013

음성인식에 관한 연구는 꾸준히 발전되어 다양한 분야에서 제품에 적용되고 있으며, 특히 스마트폰과 차량의 내비게이션 시스템과 같은 정보기기에서의 적용은 매우 활발히 이루어지고 있는 것이 현실임에도 불구하고 음성인식 연구에서 한국어의 음운 특성을 고려한 연구는 미흡한 것도 현실이다. 디지털 콘텐츠에서 일반적으로 립 싱크의 제작은 애니메이터의 수작업을 반드시 필요로 하며, 이는 시간의 투입을 요하는 지루한 작업이다. 립 싱크를 자동 생성하는 응용 소프트웨어를 사용하기도 하나 반드시 수작업으로 수정과 보정 단계가 요구될 뿐만 아니라 영어 기반으로 제작된 립 싱크 자동생성 소프트웨어를 적용하므로 한국어 음운체계가 달라 자연스러운 립 싱크를 얻기 위하여 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 한국어 음운체계를 고려한 가상 오브젝트들의 립 싱크를 자동 생성하기 위한 화자 독립 기반 한국어 단모음 실시간 인식 알고리즘을 개발을 목표로 하며, 그 인식 결과는 립 싱크의 애니메이션 키로 활용하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.373-377
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• 2010

영어의 경우는 모음포만트 분석이 질적이나 양적으로 이미 오래전부터 많이 이루어져 왔다. 그러나 한국어 모음이 음향음성학적으로는 제대로 분석되지 않고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 한국어 모음에 대한 음향음성학적 측면에서 정량적으로 충분한 자료 확보를 위한 과정의 일환으로 정상 남자 20대와 30대를 대상으로 한국어 모음의 음향학적 측면에서 정량적 자료를 얻고자 하였다. 한국어 표준어를 산출하는 20~30대의 남자 총 31명을 대상으로 기본 5 모음 인 /아, 에(애), 이, 오, 우/를 3회 반복산출한 것을 Cool edit에 녹음하여 MATLAB음향분석 프로그램을 이용하여 모음의 F1, F2, F3, F4를 구하였다. F1과 F2 모두에서 본 연구의 모음 포만트가 선행연구보다 전반적으로 낮은 경향을 보였으나 전체적인 패턴은 매우 유사하였다. 연령별, 어음재료에 따른 한국어 모음 자료들에 대한 연구가 더 요구될 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제13권2호
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• pp.50-59
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• 1994

본 논문에서는 3차 Cumulant를 이용하여 음성의 특징벡타를 추출하고, 이것을 신경회로망의 입력으로 사용하는 음성 인식 방법을 제시한다. 3차 이상의 고차 cumulant를 이용하면 Gaussian 잡음과 음성 신호의 분리가 가능하며, 충분히 많은 데이타를 사용할 경우 음성 데이타를 AR 모델링한 계수값을 bias 없이 추출할 수 있다. 또한 기존의 2차 statistics를 이용한 특징 벡타 추출 방법과 비교할 때 잡음이 큰 경우에도 분산은 크지만 bias가 작아 보다 잡음에 강한 특징벡타를 추출할 수 있다. 한국어 단모음에 대한 모의실험을 통하여 유색 잡음 환경에서 SNR이 커질수록 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 statistics를 이용한 방법보다 높은 인식율을 나타냄을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.135-140
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• 2009

본 논문은 한국어 8 단모음을 인식하는 자동 독화 신경망 시스템을 구축한 것이다. 얼굴의 특정들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특정들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고, 그 후 한국어 8모음 발화시 구분되게 변화는 값들을 파라미터로 설정하였다. 한국어 8모음을 발화하는 2400개의 자료를 모아 분석하고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하여 실험하였다. 이 실험에 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였다. 5명으로 분석하였고, 5명으로 인식 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문의 목적은 한국어 표준어와 경상 지역 방언의 한국어 모음 발음의 영어 모음 발음에 대한 영향을 연구하는데 있다. 데이터 자료는 한국인의 영어 발음 음성 코퍼스(Korean-Spoken English Corpus, K-SEC)를 활용하였다. 이중 일곱 개의 한국어 단모음이 포함된 단어와 열 개의 영어 단모음이 포함된 단어가 선정되어 분석되었다. 선정된 자료는 외국 거주 경험이 없는 성인 남성 표준어 화자와 경상 지역 방언 화자에 의해 발화되었다. 녹음된 코퍼스 자료의 포먼트 주파수는 음성 분석 프로그램인 Praat에서 제공하는 스펙트로그램을 통해 측정되었다. 녹음된 자료들은 포먼트 구역 그래프로 나타내어 분석되었다. 결과에 의하면, 한국어와 영어 모음의 발화에서 경상 지역 방언 화자가 강한 후설성을 보인 반면에 표준어 화자는 비교적 전설성이 강하게 나타났다. 또한, 표준어와 경상 지역 방언의 한국어 모음 발음 차이 (/으/, /어/)는 대치되는 영어 모음 발음(/ə/, /ʊ/)의 조음 방식에 영향을 미쳤다. 지역 방언의 사용과 무관한 한국인의 일반적인 모음 발음 특징은 영어 원어민 화자보다 조음 구역이 좁다는 것이다. 이에 한국인은 전반적으로 긴장 모음과 이완 모음을 구별하는 데 어려움이 있지만, 영어 원어민 화자는 모음 조음에 명확한 구분이 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.89-92
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• 2001

본 논문에서는 한국어 대용량 음성인식 시스템의 기초가 되는 자소(grapheme)가 지니는 음가를 분류하였다. 한국어 자소를 음성-음운학적으로 조음 위치와 방법에 따라 분류하여, 그 음가 분석에 관한 연구와 함께 한국어 음성인식에서 앞으로 많이 논의될 청음음성학(auditory phonetics)에 대하여 연구하였다. 한국어는 발음상의 구조와 특성에 따라 음소 분리가 가능하여 초성, 중성, 종성 자소로 나눌 수 있다. 본 논문에서 초성은 자음음소 18개, 중성은 모음 음소(단모음, 이중모음) 17개, 그리고 'ㅅ' 추가 8종성체계의 자음음소로 하였다. 청음음성학적 PLU(Phoneme Like Unit)의 구분 근거는 우리가 맞춤법 표기에서 주로 많이 틀리는 자소(특히, 모음)는 그 음가가 유사한 것으로 판단을 하였으며, 그 유사음소를 기반으로 작성한 PLU는 자음에 'ㅅ' 종성을 추가하였고, 모음에 (ㅔ, ㅐ)를 하나로, (ㅒ, ㅖ)를 하나로, 그리고 모음(ㅚ, ㅙ, ㅞ)를 하나의 자소로 분류하였다. 혀의 위치와 조음 방법과 위치에 따라 분류한 자음과 모음의 자소를 HTK를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model)의 자소 Clustering하여 그것의 음가를 찾는 결정트리를 검색하여 고립어인식과 핵심어 검출 시스템에 적용 실험한 결과 시스템의 성능이 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.27-33
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• 1981

한국어의 주요 단모음에 대하여 음정을 변화시켜 가면서 전형 예측법에 따른 모형 스펙트럼과 성도의 형태를 추정함으로써 음의 고저에 따른 특성 변화를 분석하였다. 또 분석한 결과를 이용하여 음소의 조합에 의한 음성합성방안을 제시하고 실험에 의해 그 타당성을 입증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.96-99
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• 1995

본 연구는 특징 파라메터의 특성을 고려한 신경회로망에 관한 연구로서 패턴블럭 선택적 신경회로망을 제안하고, 제안한 신경회로망의 성능을 평가하기 위하여 한국어 단모음에 대한 불특정 화자 인식 실험을 하였다. 각 패턴에 따른 특징 파라메터의 변화를 고려하지 않은 기존의 패턴매칭 알고리즘에 비하여 제안된 신경회로망은 인가된 패턴을 파라메터의 특성에 맞게 몇 개의 부패턴으로 분할한 후 가장 최적의 부패턴을 선택하여 학습하고 인지하는 것이 그 특성이다.