The definitions in Korean dictionary not only describe meanings of title, but also include various semantic information such as hypernymy/hyponymy, meronymy/holonymy, polysemy, homonymy, synonymy, antonymy, and semantic features. This paper purposes to implement a parser as the basic tool to acquire automatically the semantic information from the definitions in Korean dictionary. For this purpose, first we constructed the part-of-speech tagged corpus and the tree tagged corpus from the definitions in Korean dictionary. And then we automatically extracted from the corpora the frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability based on the statistical method. The parser is a kind of the probabilistic chart parser that uses the extracted data. The frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability resolve the noun phrase's structural ambiguity during parsing. The parser uses a grammar factoring, Best-First search, and Viterbi search In order to reduce the number of nodes during parsing and to increase the performance. We experiment with grammar rule's probability, left-to-right parsing, and left-first search. By the experiments, when the parser uses grammar rule's probability and left-first search simultaneously, the result of parsing is most accurate and the recall is 51.74% and the precision is 87.47% on raw corpus.
The goals of the present study were (3) to collect and analyze sets of fundamental frequency (F0) and formant frequency (F1, F2, F3) data of Korean diphthongs from ten linguistically homogeneous speakers of Korean males, and (2) to make a comparative study of Korean monophthongs and diphthongs. Various definitions, kinds, and previous studies of diphthongs were examined in the introduction. Procedures for screening subjects to form a linguistically homogeneous group, time point selection and formant determination were explained in the following section. The principal findings were as follows: 1. Much variation was observed in the ongliding part of diphthongs. 2. F2 values of (j) group descended while those of [w] group ascended, 3. The average duration of diphthongs were about 110 msec, and there was not much variation between speakers and diphthongs. 4. In a comparative study of monophthongs and diphthongs, Fl and F2 values of the same offgliding part at the third time point almost converged. 5. The gliding of diphthongs was very short beginning from the h-noise. Perceptual studies using speech synthesis are desirable to find major parameters for diphthongs. The results of the present study wi11 be useful in the area of automated speech recognition and computer synthesis of speech.
This study aims to clarify the prosodic differences in speech types by examining the Korean read speech and spontaneous speech in the Korean part of the L2 Korean Speech Corpus (speech corpus for Korean as a foreign language). To this end, the articulation length, articulation speed, pause length and frequency, and the average fundamental frequency values of sentences were set as variables and analyzed via statistical methodologies (t-test, correlation analysis, and regression analysis). The results found that read speech and spontaneous speech were structurally different in the form of prosodic phrases constituting each sentence and that the prosodic elements differentiating each speech type were articulation length, pause length, and pause frequency. The statistical results show that the correlation between articulation speed and articulation length was highest in read speech, explaining that the longer a given sentence is, the faster the speaker speaks. In spontaneous speech, however, the relationship between the articulation length and the pause frequency in a sentence was high. Overall, spontaneous speech produces more pauses because short intonation phrases are continuously built to make a sentence, and as a result, the sentence gets lengthened.
Speaking rate represents how many phonemes in speech signal have in limited time. It is various and changeable depending on the speakers and the characters of each phoneme. The preprocessing to remove the effect of variety of speaking rate is necessary before recognizing the speech in the present speech recognition systems. So if it is possible to estimate the speaking rate in advance, the performance of speech recognition can be higher. However, the conventional speech vocoder decides the transmission rate for analyzing the fixed period no regardless of the variety rate of phoneme but if the speaking rate can be estimated in advance, it is very important information of speech to use in speech coding part as well. It increases the quality of sound in vocoder as well as applies the variable transmission rate. In this paper, we propose the method for presenting the speaking rate as parameter in speech vocoder. To estimate the speaking rate, the variety of phoneme is estimated and the Line Spectrum Pairs is used to estimate it. As a result of comparing the speaking rate performance with the proposed algorithm and passivity method worked by eye, error between two methods is 5.38% about fast utterance and 1.78% about slow utterance and the accuracy between two methods is 98% about slow utterance and 94% about fast utterances in 30 dB SNR and 10 dB SNR respectively.
Kim, Jin-Young;Park, Sang-Eon;Eom, Ki-Wan;Choi, Seung-Ho
Speech Sciences
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v.7
no.2
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pp.193-208
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2000
This paper describes a multi-step method of intonation modeling for corpus-based Korean speech synthesizer. We selected 1833 sentences considering various syntactic structures and built a corresponding speech corpus uttered by a female announcer. We detected the pitch using laryngograph signals and manually marked the prosodic boundaries on recorded speech, and carried out the tagging of part-of-speech and syntactic analysis on the text. The detected pitch was separated into 3 frequency bands of low, mid, high frequency components which correspond to the baseline, the word tone, and the syllable tone. We predicted them using the CART method and the Viterbi search algorithm with a word-tone-dictionary. In the collected spoken sentences, 1500 sentences were trained and 333 sentences were tested. In the layer of word tone modeling, we compared two methods. One is to predict the word tone corresponding to the mid-frequency components directly and the other is to predict it by multiplying the ratio of the word tone to the baseline by the baseline. The former method resulted in a mean error of 12.37 Hz and the latter in one of 12.41 Hz, similar to each other. In the layer of syllable tone modeling, it resulted in a mean error rate less than 8.3% comparing with the mean pitch, 193.56 Hz of the announcer, so its performance was relatively good.
Kim, Bong-Wan;Kim, Jong-Jin;Kim, Sun-Tae;Lee, Yong-Ju
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.16
no.4
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pp.35-41
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1997
Speech database is an indispensable part of speech research. Speech database is necessary to use in speech research and development processes, and to evaluate performances of various speech-processing systems. To use speech database for common purpose, it is necessary to design utterance list that has all the possible phonetical events in minimal number of words, and is independent of tasks. To meet those restrictions this paper extracts PBW set from large text corpus. Speech database that was constructed using PBW set for utterance list and its properties are described in this paper.
In this paper, a nobel method to reduce noise using voice/unvoice classification is proposed. Voice and unvoice are an important feature of speech and the proposed method processes noisy speech differently for each voice/unvoice part. Speech is classified into voice/unvoice using zero-crossing rate and energy, and a modified speech/noise dominant-decision is proposed based on voice/unvoice classification. The proposed method was tested on conditions of white noise and airplane noise, and on the basis of comparing segmental SNR with the existing method and listening to the enhanced speech, a performance of the proposed method was superior to that of the existing method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.9
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pp.763-770
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2004
The important issue of emotion recognition from speech is a feature extracting and pattern classification. Features should involve essential information for classifying the emotions. Feature selection is needed to decompose the components of speech and analyze the relation between features and emotions. Specially, a pitch of speech components includes much information for emotion. Accordingly, this paper searches the relation of emotion to features such as the sound loudness, pitch, etc. and classifies the emotions by using the statistic of the collecting data. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.
The purpose of this study was to know the effectiveness of prolonged-speech treatment program on school-age children with stuttering. Two male and One female subjects participated in this study. The speech of 3 subjects in the treatment was assessed on frequency of stuttering, stuttering Pattern, degree of severity in stuttering. This Program was taken from Ryan's the step of traditional therapy Program and prolonged-speech technique program. and then, modified in accordance with the purpose of this study. The treatment program were consisted of Four stages. The results of this study were as follows: First, 3 subjects can speak with greatly reduced stuttering frequency after treatment Second, in the stuttering pattern, all subjects were changed from part-word repetition in stuttering into a prolongation in stuttering. And also, all subjects showed similar effect in the maintenance.
In this paper, an improved network echo canceller is proposed. The proposed echo canceller is based on the LTJ(lattice transversal joint) adaptive filter which uses informations from the speech decoder. In the proposed implementation method of the network echo canceller, the filer coefficients of the transversal filter part in the LTJ adaptive filter is updated every other sample instead of every sample. So its complexity can be lower than that of the transversal filter. And the echo cancellation rate can be improved by residual echo cancellation using the lattice predictor whose order is less than 10. Computational complexity of the proposed echo canceller is lower than that of the transversal filter but the convergence speed is faster than that of the transversal filter. The performance improvement of the proposed echo canceller was verified by the experiments using the real speech signal and speech coder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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