This paper presents a method of building an exceptional pronunciation dictionary for Korean automatic pronunciation generator. An automatic pronunciation generator is an essential element of speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a part of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words which have exceptional pronunciations from text corpus based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and text analysis. Thus, the method contributes to improve performance of Korean automatic pronunciation generator as well as the performance of speech recognition system and TTS system.
This paper analyzes the vocal tract area estimation algorithm used as a part of a speech analysis program to help deaf children correct their pronunciations by comparing their vocal tract shape with normal children's. Assuming that a vocal tract is a concatenation of cylinder tubes with a different cross section, we compute the relative vocal tract area of each tube using the reflection coefficients obtained from linear predictive coding. Then, obtain the absolute vocal tract area by computing the height of lip opening with a formula modified for children's speech. Using the speech data for five Korean vowels (/a/, /e/, /i/, /o/, and /u/), we investigate the effects of the sampling frequency, frame size, and model order. We compare vocal tract shapes obtained from deaf and normal children's speech.
This paper analyzes the vocal tract area estimation algorithm used as a part of a speech analysis program to help deaf children correct their pronunciations by comparing their vocal tract shape with normal children's. Assuming that a vocal tract is a concatenation of cylinder tubes with a different cross section, we compute the relative vocal tract area of each tube using the reflection coefficients obtained from linear predictive coding. Then, we obtain the absolute vocal tract area by computing the height of lip opening with a formula modified for children's speech. Using the speech data for five Korean vowels (/a/, /e/, /i/, /o/, and /u/), we investigate the effects of the sampling frequency, frame size, and model order on the estimated vocal tract shape. We compare the vocal tract shapes obtained from deaf and normal children's speech.
This study intended to determine the most appropriate POS(Part of Speech) sets for predicting prosodic boundary strength efficiently. We used 3-level POB bets which Kim(1997), one of the authors, has devised. Three POS sets differ from each other according to how much grammatical information they have: the first set has maximal syntactic and morphological information which possibly affects prosodic phrasing, and the third set has minimal one. We hand-labelled 150 sentences using each of three POS sets and conducted perception test. Based on the results of the test, stochastic language modeling method was used to predict prosodic boundary strength. The results showed that the use of each POS set led to not too much different efficiency in the prediction, but the second set was a little more efficient than the other two. As far as the complexity in stochastic language modeling is concerned, however, the third set may be also preferable.
HCI(human computer interface) technologies have been often implemented using mouse, keyboard and joystick. Because mouse and keyboard are used only in limited situation, More natural HCI methods such as speech based method and gesture based method recently attract wide attention. In this paper, we present multi-modal input system to control Windows system for practical use of multi-media computer. Our multi-modal input system consists of three parts. First one is virtual-hand mouse part. This part is to replace mouse control with a set of gestures. Second one is Windows control system using speech recognition. Third one is Windows control system using gesture recognition. We introduce neural network and HMM methods to recognize speeches and gestures. The results of three parts interface directly to CPU and through Windows.
Background and Objectives: Top-down restoration of distorted speech, tapped as phonemic restoration of speech in noise, maybe a useful tool to understand robustness of perception in adverse listening situations. However, the relationship between phonemic restoration and speech perception in noise is not empirically clear. Subjects and Methods: 20 adults (40-55 years) with normal audiometric findings were part of the study. Sentence perception in noise performance was studied with various signal-to-noise ratios (SNRs) to estimate the SNR with 50% score. Performance was also measured for sentences interrupted with silence and for those interrupted by speech noise at -10, -5, 0, and 5 dB SNRs. The performance score in the noise interruption condition was subtracted by quiet interruption condition to determine the phonemic restoration magnitude. Results: Fairly robust improvements in speech intelligibility was found when the sentences were interrupted with speech noise instead of silence. Improvement with increasing noise levels was non-monotonic and reached a maximum at -10 dB SNR. Significant correlation between speech perception in noise performance and phonemic restoration of sentences interrupted with -10 dB SNR speech noise was found. Conclusions: It is possible that perception of speech in noise is associated with top-down processing of speech, tapped as phonemic restoration of interrupted speech. More research with a larger sample size is indicated since the restoration is affected by the type of speech material and noise used, age, working memory, and linguistic proficiency, and has a large individual variability.
Background and Objectives: Top-down restoration of distorted speech, tapped as phonemic restoration of speech in noise, maybe a useful tool to understand robustness of perception in adverse listening situations. However, the relationship between phonemic restoration and speech perception in noise is not empirically clear. Subjects and Methods: 20 adults (40-55 years) with normal audiometric findings were part of the study. Sentence perception in noise performance was studied with various signal-to-noise ratios (SNRs) to estimate the SNR with 50% score. Performance was also measured for sentences interrupted with silence and for those interrupted by speech noise at -10, -5, 0, and 5 dB SNRs. The performance score in the noise interruption condition was subtracted by quiet interruption condition to determine the phonemic restoration magnitude. Results: Fairly robust improvements in speech intelligibility was found when the sentences were interrupted with speech noise instead of silence. Improvement with increasing noise levels was non-monotonic and reached a maximum at -10 dB SNR. Significant correlation between speech perception in noise performance and phonemic restoration of sentences interrupted with -10 dB SNR speech noise was found. Conclusions: It is possible that perception of speech in noise is associated with top-down processing of speech, tapped as phonemic restoration of interrupted speech. More research with a larger sample size is indicated since the restoration is affected by the type of speech material and noise used, age, working memory, and linguistic proficiency, and has a large individual variability.
The computer programs based upon graphic user interface(GUI) became commonplace with the advance of computer technology. Nevertheless, programs for the visually-handicapped have still remained at the level of TTS(text to speech) programs and this prevents many visually-handicapped from enjoying the pleasure and convenience of the information age. This paper is, paying attention to the importance of character recognition in images, about the configuration of the system that converts text in the image selected by a user to the speech by extracting the character part, and carrying out character recognition.
Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7% accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.
We present an improved 4800 bps LPC vocoder system that virtually eleminates the buzzy effect from synthetic speech. Excitation signal in the new system is formed by adding high-pass filtered pitch pulses or random noise to a baseband residual signal that has been coded by pitch predictive PCM. Since the baseband residual is used as a part of excitation, the system is also robust to V/UV and pitch errors. According to our informal listening tests, the synthetic speech of the new system does not have the buzzy effect. As a result the vocoder speech quality is more natural than that of a conventioinal LPC vocoder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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