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.
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.
한국어 모음과 자음의 파형, 스펙트로그램을 통해 다음 사항을 중점적으로 다룬다. - 모음과 자음의 조음 및 음향적 특성, - 모음의 좁힙점과 음향적 특성, - /모음+모음/과 /반모음+모음/의 차이, - 자음의 조음 방법 및 조음장소에 따른 음향적 특성, - 음성환경에 따른 음향적 특성, - 유/무성에 따른 음향적 특성, - 연/경성에 따른 음향적 특성, - 동시조음에 따른 음향적 특성, - 소리의 길이 (중략)
본 논문에서는 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음이 보여주는 시간적 특성을 어두 위치 및 모음간 위치로 나누어 비교해 보았다- 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음은 어두 위치에서 모두 무성음으로 실현되므로 성의 대립으로는 이들을 유형화 할 수 없고, 그보다는 조음의 힘과 기식의 유무에 따라 연음, 무기 경음, 유기 경음으로 분류하는 것이 타당하다. 이에 비해 일본어 파열음은 유성음인 연음과 무성음인 경음의 두가지 유형으로 대립된다. 유성음과 무성음, 그리고 유기음과 무기음의 구분에는 파열음의 개방에서부터 성대 진동까지의 시간인 성 시작 시간(VOT)과 기식의 길이가 변수가 된다. 경음과 연음의 구분에는 선행 모음의 길이, 폐쇄 지속 시간, Vl/(Vl+CL)의 비율이 유용한 정보가 된다. 양국어 어두 파열음의 VOT를 비교해 볼 때, 일본어 유성음은 음수의 VOT를 가지며, 한국어 무기 경음에서는 VOT가 10msec정도로 짧게 나타나고, 그 다음으로 한국어 연음. 일본어 무성음, 한국어 유기 경음의 순서로 길어진다. $\frac{선행 모음의 길이}{(선행 모음의 길이+폐쇄 지속 시간)}$의 비율은 언어의 특성도 반영해 주는데, 한국어의 경우 연음: 무기 경음: 유기 경음의 비는 0.63: 0.30:0.35, 일본어의 경우 유성음:무성음의 비는 0.69: 0.45로 나타났다. 청취 실험을 통해 한국인의 자음 인식 경향을 살펴본 결과, 성대 진동의 유무를 변별적으로 사용하지 않는 한국인 화자는 일본어 유성음은 연음으로, 무성음은 경음으로 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
발음 교육은 의사소통적 교수법을 중시하는 최근의 언어 교육에서 약간 소홀히 다루어져 왔다. 그러나 외국어로서의 한국어 교육에서 정확한 발음 교육은 의사소통을 위해서 매우 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 아무리 한국어 어휘와 문법을 정확하게 표현한다고 해도 잘못된 발음을 한다면 가장 기본적인 것에서 오류를 범하게 되기 때문이다. 다만 지금까지 일본인의 한국어 발음 오류에 대해서 조음음성학적이나 음운론적으로 어느 정도 연구가 되어 있다. 그러나 그 연구 결과들은 추상적인 단계에 머물러 있어서 아직까지 일본인의 한국어 모음 발음 문제를 명확하게 분석해 내지 못하고 있다. (중략)
이 논문은 음향 분석기를 이용하여 한국어의 단순모음 8개를 음향 음성학적으로 분석하고 그 결과를, 이 현복의 1971년 논문 "현대 서울말의 모음 음가"에서 기분 모음을 기준으로 하여 기술한 단순 모음의 소리값과 비교하는 데어 목적이 있다. 특히, 한국어의 모음 1)길고 세게 날 때, 2)짧고 세게 날 때, 그리고 3) 여리게 날 때의 세가지 환경에 따라 변이음의 음가가 달리 나타난다는 이 현복의 이론을 음향 음성학적으로 확인해 보는 것이 연구를 하는 주요 관심사이다. 이 실험에 사용된 자료는 위에 말한 이 현복의 논문과 "한국어 음성학"(김선기, 1937, 1971; 영문)에 제시된 낱말로 이루어져 있으며, 이를 스웨덴에 유학중인 지 민제가 자신의 목소리로 직접 녹음하여 위메오 대한 음성학과의 음향 음성학 실험실에서 음향분석기로 분석한 다음, 각 모음의 제1 및 제2포인트를 측정하여 리를 토대로 음향도를 만들었다. 이 실험 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. : 1)그림 2,3과 포먼트 표에서 보인 바와 같이, 모음 /이, 에, 오, 으/는 각각 이 현복의 주장대로 환경에 따라 세 개의 분명히 다른 음가를 나타내고 있다. 2) 한편 모음 /애, 아, 우, 어/는 모음의 길이에 따라 다만 두 종류의 음가 변동이 나타날 뿐이며 강세의 유무에 따른 음가 차이는 드러나지 않았다. 3) 이 현복의 주장대로 모음 /에/와 /애/mss 음가의 차이가 크지 않으므로 음운 대립이 무디어질 수 있음을 이번 실험 결과로 확인 하였다. 특히 강세가 없는 /에/는 강세가 있는 /애/와 소리값이 거의 같았다. 4) 이 현복은 표준말에서 /어/의 음가가 세대에 따라 다르며, 안정된 세대의 말씨에서는 /어:/가 /어/에 비해 높고 중앙화한 소리값을 지닌다는 주장을 하였다. 그러나 이 실험 연구에서는 녹음한 이가 젊은 세대이어서 인지 그러한 현상이 나타나지 않았고, 다만 /어:/는 /어/보다 높이만이 높은 것으로 나타났다. 5) 이번 실험 연구에서 모음의 소리값이 장단과 강세에 따라 달라진다는 이 현복의 주장이 대체로 증명된 셈이나, 종합적이고 확고한 결론을 내리려면 좀 더 광범한 실험 연구가 필요하다고 본다. 특히 안정된 세대의 말씨를 직접 녹음하여 음향 음성학적으로 분석함이 필요하다.
본 논문에서는 일반적인 음성 합성 시스템과 모음-자음-모음(VCV) 연쇄음을 단위로 한 규칙 합성에 대해 고찰하고, 한국어의 음성 합성을 위한 VCV 연쇄음의 종류와 각 연쇄음의 빈도 및 사용예를 조사하기 위하여 약11만 단어의 어휘 목록과 3만 6천행 가량의 한글 문서를 분석, 연구한 결과를 기술하였다. 본 연구의 결과, 한국어의 음성 합성에는 약 2500여 증류의 VCV 연쇄음이 필요함을 확인하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.184-187
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1998
한국어의 계층적 운율구조와 음향적 길이간의 관계를 규명하고자 한다. 운율구조 계층간 비교에서 첫째, 운율단위말 음절간, 모음 길이 및 음절 길이 비교분석이 수행되었으며 둘째, 특히 본 연구의 중점적 연구대상으로서 악센트구초 고성조가 실현되는 음절과 다른 성조 이벤트가 실현되는 음절간 모음 및 음절 길이 비교 분석이 수행되었다. 일반적으로 상위 계층의 운율단위말 음절의 모음 및 음절 길이가 하위 계층에서보다 길었으나, 악센트구말 음절의 음절 길이는 어절말 음절 길이보다 짧게 나타나 계층성에서 운율 단위말 음절의 모음 또는 음절 길이는 어절말 음절 길이보다 짧게 나타나 계층성에서 운율 단위말 음절의 모음 또는 음절길이는 운율구조와 일대일 대응관계를 갖고 있지 않은 것으로 나타났다. 그리고 악센트구초 음절은 모음 길이 비교 분석에서는 가장 짧은 것으로 나타났으나 음절 길이 비교 분석에서는 피험자에 따라 악센트구말 길이와 같거나 또는 더 길게, 그리고 심지어는 어절말 길이보다 길게 나타남으로써, 첫째, 악센트 구초 고성조 음절의 초성자음으로 강자음이 많이 나타남을 간접적으로 추론할 수 있었으며, 둘째, F0 값만 상승하는 것이 아니라 길이 또한 길게 나타나 운율적으로 강한 자리임을 보여주었다.
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.
본 논문에서는 한국어에 대한 실시간 음소 인식을 통한 Lip Synch 구현에 필수요소인 Viseme(Visual Phoneme)을 한국어의 음운학적 접근 방법을 통해 제시하고, Lip Synch에서 입술의 모양에 결정적인 영향을 미치는 모음에 대한 모음 인식 실험 및 결과 분석을 한다.모음인식 실험에서는 한국어 음소 51개 각각에 대해 3개의 State로 이루어진 CHMM (Continilous Hidden Makov Model)으로 모델링하고, 각각의 음소가 병렬로 연결되어진 음소네트워크를 사용한다. 입력된 음성은 12차 MFCC로 특징을 추출하고, Viterbi 알고리즘을 인식 알고리즘으로 사용했으며, 인식과정에서 Bigrim 문법과 유사한 구조의 음소배열 규칙을 사용해서 인식률과 인식 속도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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