• Language and Information
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• v.7 no.2
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• pp.81-101
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• 2003

This paper introduces a computerized version of the Korean Standard Pronunciation Rules that can be used in speech engineering systems such as Korean speech synthesis and recognition systems. For this purpose, we build Petri net models for each item of the Standard Pronunciation Rules, and then integrate them into the sound conversion table. The reversion of the Korean Standard Pronunciation Rules regulates the way of matching sounds into grammatically correct written characters. This paper presents not only the sound conversion table but also the character conversion table obtained by reversely converting the sound conversion table. Malting use of these tables, we have implemented a Korean character into a sound system and a Korean sound into the character conversion system, and tested them with various data sets reflecting all the items of the Standard Pronunciation Rules to verify the soundness and completeness of our tables. The test results show that the tables improve the process speed in addition to the soundness and completeness.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.39-43
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• 1989

컴퓨터에 의한 한글정보처리의 주체는 한글이며, 객체는 그 처리도구인 컴퓨터라는 전제하에서 한글문자의 개별성에 의한 주체적 파악을 통하여, 한국어 정보처리에 최적한 코드로의 개선안을 제안한다. 개선안의 구체적 대상 범주로서 최근의 한국어 정보처리의 응용분야인 자연언어처리, 문자인식, 음성 인식 및 합성, 전자출판등이 점차 확대되어 가고 있다는 관점에서 보아서 기존의 코드가 가지고 있는 문제점을 분석하고 이들에 최적한 코드는 무엇이며 어떠한 성격을 가져야 하며, 그들이 기존의 코드가 중요시하던 처리효율이나 저장 효율의 문제에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 해당 알고리즘을 개발하고 이들에 대한 평가를 해보인다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.9-15
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• 2001

In this paper we investigate context dependent acoustic models to improve the performance of the Korean speech recognition . The algorithm are using the Korean phonological rules and decision tree, By Successive State Splitting(SSS) algorithm the Hidden Merkov Netwwork(HM-Net) which is an efficient representation of phoneme-context-dependent HMMs, can be generated automatically SSS is powerful technique to design topologies of tied-state HMMs but it doesn't treat unknown contexts in the training phoneme contexts environment adequately In addition it has some problem in the procedure of the contextual domain. In this paper we adopt a new state-clustering algorithm of SSS, called Phonetic Decision Tree-based SSS (PDT-SSS) which includes contexts splits based on the Korean phonological rules. This method combines advantages of both the decision tree clustering and SSS, and can generated highly accurate HM-Net that can express any contexts To verify the effectiveness of the adopted methods. the experiments are carried out using KLE 452 word database and YNU 200 sentence database. Through the Korean phoneme word and sentence recognition experiments. we proved that the new state-clustering algorithm produce better phoneme, word and continuous speech recognition accuracy than the conventional HMMs.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.62-68
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• 2002

음성인식기를 거친 결과는 오류를 포함할 수 있으며 이를 다른 자연어처리 응용에 이용하기 위해서는 오류의 검출과 수정과정이 필수적이다. 음성인식 오류 후처리는 그 성격상 문자인식 후처리와는 다른 접근 방법을 필요로 하며, 본 인구에서는 잡음환경을 제외한 특정 도메인에 국한된 음성발화 상황에 초점을 맞추고자 한다. 후처리 방법에 있어서는 통계적 접근과 패턴매칭에 의한 접근 방법이 있으며, 본 연구에서는 특정 도메인에서 사용되는 어휘의 의미정보를 포함하는 패턴을 자동으로 생성시켜 이에 의한 오류 검출 및 수정 방안을 제안한다. 본 실험에 사용된 도메인은 차량정보센터용 음성정보 제공 시나리오이며 상용 음성인식기를 후처리를 위한 개발 툴로 사용하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.171-176
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• 2006

본 논문에서는 n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 시스템에 대해 논하고 있다. 보통의 음성 번역 시스템은 음성 인식 시스템, 자동 번역 시스템, 음성 합성 시스템이 순차적으로 결합되어 있다. 하지만 본 시스템은 음성 인식 오류에 보다 강인한 시스템을 만들기 위해 음성 인식 시스템으로부터 n-best 인식 문장을 추출하여 번역 결과와 함께 리랭킹의 과정을 거친다. 자동 번역 시스템으로 구절기반 통계적 자동 번역 모델을 사용하여, 음성 인식기의 발음 모델에서 기본 단어 단위와 맞추어 번역 모델과 언어 모델을 훈련시킴으로써 음성 번역 시스템에서 형태소 분석기를 제거할 수 있다. 또한 음성 인식 시스템에서 상황 별로 언어 모델을 분리하여 처리함으로써 자동 번역 시스템에 비해 부족한 음성 인식 시스템의 처리 범위를 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.11a
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• pp.219-222
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• 2005

본 논문에서는 한국어 TSS 시스템을 위한 언어처리부의 설계 및 구현 과정을 설명한다. 구현된 언어처리부는 형태소 분석, 품사 태깅, 발음 변환 과정을 거쳐, 주어진 문장의 가장 적절한 발음열과 각 음소의 해당 품사를 출력한다. 프로그램은 표준 C언어로 구현되어 있고, Windows와 Linux에서 모두 동작되는 것을 확인하였다. 수동으로 품사가 할당된 4.5만 어절의 코퍼스로부터 형태소 사전을 구축하였으며, 모든 단어가 사전에 등록되어 있다고 가정할 경우, 488문장의 실험 자료에 대해 어절 단위 오류율이 3.25%이었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.219-226
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• 2003

한국 수화는 한국어에 대한 기본적인 유사성을 가지고 있지만, 교착어이자 청각-음성 체계 언어인 한국어와는 달리 고립어이자 시각-운동 체계 언어로서의 특성을 동시에 나타내고 있다. 그러므로 텍스트 형태의 한국어 문장으로부터 수화를 자동 생성하기 위해서는 한국어를 위해 미리 정의된 문법에 수화 표현을 무리하게 연계시키려고 하기 보다, 수화 고유의 의미 전달 체계를 분석하고 활용하여야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 수화 표현상의 언어학적 특징을 재현 생략 변형 이동의 네 가지로 구분하여 분석하고 결합범주문법을 이용한 이 같은 형상의 처리 방법 및 구현 방안에 대하여 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.354-356
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• 2000

의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.391-395
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• 1998

대용량의 연속된 음성을 인식하는 데에는 형태소 사이의 음운변동과 언절과 어절 사이의 불일치 등으로 인한 어려움이 따른다. 그러므로 언어학적인 지식을 이용한 자연어 처리 기술과의 결합이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문장 단위의 연속 음성 문자열을 올바른 어절로 띄어주는 시스템을 제안한다. 먼저 띄어쓰기 발음열 사전을 이용하여 어절의 경계를 추정한다. 이 때 보다 정확한 띄어쓰기 위치를 추정하기 위하여 2음절 이상의 최장 조사 어미와 음절 분리가능빈도가 이용된다. 이렇게 해서 분리된 어절들은 음절 복원기를 거친 뒤, 형태소 분석을 행하여 올바른 어절인지를 검사한다. 분석에 실패한 어절은 띄어쓰기 오류 유형에 따라 교정을 한 후 형태소 분석을 재시도한다. 제안한 시스템을 테스트해 본 결과 96.8%의 정확도를 보였다. 본 시스템은 음운 변동 처리기와 함께 말소리를 음성 그대로 인식하는 인식기의 후처리로 이용할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.321-330
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• 1991

기존의 데이타베이스에 음성 데이타를 저장하여 음성 데이타 베이스를 구축하고자 할 경우, 음성 데이타의 특성이 가변장(variable length)이며, 튜플(음소 단위)의 길이가 매우 긴 패턴 데이타이므로 기존의 데이타베이스 시스템에서는 지원할 수 없다. 또, 현재의 음성 인식 시스템에서는 패턴 데이타를 순차적인 검색 방법으로 검색하고 있어 빠른 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 음성 데이타를 음소 단위로 인식하기 위해 음소 패턴 데이타를 저장하고, 유사한 특성을 갖는 부류와 음소 길이에 의한 분류를 혼합한 방법을 이용하여 빠른 시간에 검색을 할 수 있게 하기 위한 저장 구조와 검색 알고리즘을 제시한다.