Emotion recognition is an important technology in the filed of human-machine interface. To apply speech technology to emotion recognition, this study aims to establish a relationship between emotional groups and their corresponding voice characteristics by investigating various speech features. The speech features related to speech source and vocal tract filter are included. Experimental results show that statistically significant speech parameters for classifying the emotional groups are mainly related to speech sources such as jitter, shimmer, F0 (F0_min, F0_max, F0_mean, F0_std), harmonic parameters (H1, H2, HNR05, HNR15, HNR25, HNR35), and SPI.
An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. For this purpose we develope a speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In order to develope the methods for automatic assessment of pronunciation quality, we propose a language model based score as a machine score in the speech recognizer. Experimental results show that the language model based score had higher correlation with human scores than that obtained using the conventional log-likelihood based score.
An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. In this paper we propose an HMM based speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak Japanese. We also propose two pronunciation networks for automatic detection of mispronunciation. In this paper, we evaluated performances of the networks by computing the correlation between the human ratings and the machine scores obtained from the speech recognizer.
In this paper a detailed description of collecting Korean audio-video speech data is presented. The main aim of this experiment is to collect some audio-video materials which can be used for later experiments to estimate and model the actions of the visible human articulatory organs such as mouth, lips and jaw. We collect audio-video data from seven directions separately. Twelve markers are used to trace the movements.
본 연구의 목적은 최근 심각한 사회문제로 대두되고 있는 인터넷 혐오표현의 원인과 대응방안을 모색하는 것이다. 혐오표현을 경험한 대학생들의 에세이 분석을 통해 인터넷 혐오표현에 대한 노출 실태를 분석했으며, 전문가 심층인터뷰를 통해 인터넷 혐오표현 확산의 원인을 진단하고 대응방안을 제시했다. 대학생들은 인터넷에서 여성, 노인, 성소수자, 지역 대상의 혐오표현을 경험했으며, 혐오표현을 확산시키는 주요 매체는 뉴스 댓글과 SNS, 온라인 게임이었다. 인터넷 혐오표현의 원인은 개인적 차원에서 인간 존엄성에 대한 인식 부족, 미디어 리터러시 능력의 부재 등으로, 사회적 차원에서 차별과 혐오에 대한 교육의 미흡, 혐오표현을 재생산하는 미디어 등으로 분석됐다. 이와 함께 법·제도적, 사회적, 교육적 차원에서 인터넷 혐오표현 문제를 개선하는 방안이 제시되었다.
This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.
This paper presents two kinds of new approaches, one of which is concerned with recognition of emotional speech such as anger, happiness, normal, sadness, or surprise. The other is concerned with emotion recognition in speech. For the proposed speech recognition system handling human speech with emotional states, total nine kinds of prosodic features were first extracted and then given to prosodic identifier. In evaluation, the recognition results on emotional speech showed that the rates using proposed method increased more greatly than the existing speech recognizer. For recognition of emotion, on the other hands, four kinds of prosodic parameters such as pitch, energy, and their derivatives were proposed, that were then trained by discrete duration continuous hidden Markov models(DDCHMM) for recognition. In this approach, the emotional models were adapted by specific speaker's speech, using maximum a posteriori(MAP) estimation. In evaluation, the recognition results on emotional states showed that the rates on the vocal emotions gradually increased with an increase of adaptation sample number.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.937-942
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1994
Text-to-Speech(TTS) conversion system can convert any words or sentences into speech. To synthesize the speech like human beings do, careful prosody control including intonation, duration, accent, and pause is required. It helps listeners to understand the speech clearly and makes the speech sound more natural. In this paper, a prosody control scheme which makes use of the information of the function word is proposed. Among many factors of prosody, intonation, duration, and pause are closely related to syntactic structure, and their relations have been formalized and embodied in TTS. To evaluate the synthesized speech with the proposed prosody control, one of the subjective evaluation methods-MOS(Mean Opinion Score) method has been used. Synthesized speech has been tested on 10 listeners and each listener scored the speech between 1 and 5. Through the evaluation experiments, it is observed that the proposed prosody control helps TTS system synthesize the more natural speech.
ETRI가 참여하고 있는 자동 통역 관련 국제 컨소시엄인 C-STAR에서는 여행자 영역의 대규모 다국어 병렬 말뭉치를 공동으로 구축하였고, 현재 각 기관에서는 이를 이용한 대화체 음성 언어 번역 시스템을 개발 중이다. ETRI에서는 핵심어 처리, 통계정보를 이용하는 구 단위 자동 설정, 설정된 구의 자동대응 및 재배치 등을 특징으로 하는 구 기반 직접 번역 방식(PDMT: Phrase-based Direct Machine Translation)의 번역 방법론을 제안하고 관련 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 ETRI 대화체 음성 언어 번역 시스템의 구성에 대해 알아보고 PDMT 번역 방법론의 등장 배경과 그 구체적인 번역 방법 및 특징에 대해 자세히 논의하기로 한다.
본 연구는 초등 저학년 읽기부진아동을 위한 한글 파닉스 교육의 기반을 확립하고자 1-2학년 교과서 고빈도 어절 531개를 기반으로 자소 및 음운규칙을 분석하였다. 연구결과, 자소-음소 일치 어절을 기반으로 하였을 때 초성에서 50번 이상 나타난 자소는 /ㄱ/, /ㄹ/, /ㄴ/, /ㅅ/, /ㅎ/, /ㅈ/이다. 중성에서 50번 이상 나타난 자소는 /ㅏ/, /ㅣ/, /ㅗ/, /ㅡ/, /ㅜ/이다. 종성에서 50번 이상 나타난 자소는 /ㄹ/, /ㄴ/, /ㅇ/이다. 자소와 음소가 불일치 된 어절을 기반으로 하였을 때 가장 많이 출현하는 음운규칙은 연음화 규칙이었다. 본 연구결과를 바탕으로 교과서를 기반으로 한 한글 파닉스 교육에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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