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.
For a long period, vowel reduction has been accepted as one of the most common pronunciation rules in Russian phonology. However, since the rules have been modified in many ways after the influx of loanwords, [a, e, i, o, u, ${\star}$]-including [e, o]-can now be pronounced in unstressed position, obeying the rule of vowel reduction. Especially in Modern Russian, along with the destruction of the consonant pronunciation norm due to some relatively complex changes it underwent palatalization, consonant pronunciation has been simplified, and as a response to such a phenomenon, the specialization of vowel pronunciation rule is now occurring. In other words, in the interrelation between consonants and vowels, as the pronunciation rules for consonants are simplified and thus the contrast between consonants is weakened, the degree of dependence on pronunciation of segment in the vowel pronunciation rule has been elevated. Therefore, the analysis says that the degree of vowel reduction depends on a vowel's distance from a stressed syllable is not enough; the influence of surrounding phonemes-including consonants-or the formative characteristics of words themselves should also be considered. The introduction of Max-noncorner/UnderLex, a/an Licence constraint that is related to non-declension nouns, and that of IdentC[back] and ShareCV[back], which are faithfulness constraint and share constraint respectively that are related to the nature of consonants stresses that vowel pronunciation rules should not be simply viewed as rules for vowels; The rules should be analyzed with emphasis on their correlation with surrounding phonemes.
The pronunciation lexicon of a continuous speech recognition system should contain enough pronunciation variations to be used for building a search space large enough to contain a correct path, whereas the size of the pronunciation lexicon needs to be constrained for effective decoding and lower perplexities. This paper describes a procedure for selecting pronunciation variations to be included in the lexicon based on the frequencies of the corresponding phonetic rules observed in the training corpus. Likelihood of a phonetic rule's application is estimated using the observation frequency of the rule and is used to control the construction of a pronunciation lexicon. Experiments with various pronunciation lexica show that the proposed method is helpful to improve the speech recognition performance.
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.
In this paper, we describe a cross-morpheme pronunciation variation model which is especially useful for constructing morpheme-based pronunciation lexicon to improve the performance of a Korean LVCSR. There are a lot of pronunciation variations occurring at morpheme boundaries in continuous speech. Since phonemic context together with morphological category and morpheme boundary information affect Korean pronunciation variations, we have distinguished phonological rules that can be applied to phonemes in within-morpheme and cross-morpheme. The results of 33K-morpheme Korean CSR experiments show that an absolute reduction of 1.45% in WER from the baseline performance of 18.42% WER was achieved by modeling proposed pronunciation variations with a possible multiple context-dependent pronunciation lexicon.
본 연구는 한국어 통합 교재를 대상으로 발음 교육의 내용이라고 볼 수 있는 교재에 나오는 음운 체계, 음운 규칙, 발음 기술 및 표기, 그리고 발음 연습 등의 발음 항목들을 비교 분석하는 데에 그 목적이 있다. 또한 분석 결과를 통해 드러난 문제점을 지적하고 이를 위한 개선 방향을 제언하고자 한다. 분석 결과로 나온 발음 내용의 문제점과 개선 방향을 나타내보면, 음운 체계에서는 자음과 모음의 제시 순서가 교재마다 다르게 나타났다. 이를 위해서는 자모의 제시 순서에 대한 표준안이 마련되어야 하는데 교수 가능성 및 학습 용이성은 물론이고 교재 및 학습 목적을 고려해서 표준안을 구성해야 한다. 그리고 음운 체계의 제시방법에서 의사소통 관점과 한국어 억양의 기능을 고려했을 때 억양의 의미와 기능에 대한 기술을 제시할 필요가 있다. 두 번째, 음운 규칙에서도 음운 체계와 마찬가지로 제시 순서가 교재마다 다르게 나왔는데 제시 순서를 정해야 하며 어떤 음운 규칙을 교재에 제시할 것인지가 선행되어야 한다. 음운 규칙을 설명할 때 용어 사용은 가능한 한 하지 않고 필수적이고 공통적인 내용을 기술하도록 해야 한다. 마지막으로, 발음내용의 기타 사항에서는 발음을 위한 예를 단어로 제시하는 점과 다양한 연습문제가 없는 점 등을 문제점으로 지적하였다. 발음 교육을 위해서는 문장이나 대화문으로 제시하고 발음 연습을 위해 다양한 연습과 다른 언어 기능과 연계할 것을 제안하였다.
This paper is related to the enhancement of speech recognition rate using enhanced pronunciation dictionary. Modern large vocabulary, continuous speech recognition systems have pronunciation dictionaries. A pronunciation dictionary provides pronunciation information for each word in the vocabulary in phonemic units, which are modeled in detail by the acoustic models. But in most speech recognition system based on Hidden Markov Model, actual pronunciation variations are disregarded. Without the pronunciation variations in the speech recognition system, the phonetic transcriptions in the dictionary do not match the actual occurrences in the database. In this paper, we proposed the unvoiced rule of semivowel in allophone rules to pronunciation dictionary. Experimental results on speech recognition system give higher performance than existing pronunciation dictionaries.
This paper presents a systematic description of exceptional pronunciations for automatic Korean pronunciation generation. An automatic pronunciation generator in Korean is an essential part of a Korean speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a set of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words that have exceptional pronunciations, based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and the systematic analysis of the entries of Korean dictionaries. Thus, the method contributes to improve performance of automatic pronunciation generator in Korean as well as the performance of speech recognition system and TTS system in Korean.
In this paper, we describe a cross-morpheme pronunciation variation model which is especially useful for constructing morpheme-based pronunciation lexicon for Korean LVCSR. There are a lot of pronunciation variations occurring at morpheme boundaries in continuous speech. Since phonemic context together with morphological category and morpheme boundary information affect Korean pronunciation variations, we have distinguished pronunciation variation rules according to the locations such as within a morpheme, across a morpheme boundary in a compound noun, across a morpheme boundary in an eojeol, and across an eojeol boundary. In 33K-morpheme Korean CSR experiment, an absolute improvement of 1.16% in WER from the baseline performance of 23.17% WER is achieved by modeling cross-morpheme pronunciation variations with a context-dependent multiple pronunciation lexicon.
We present a statistical analysis of Korean phonological variations using automatic generation of phonetic transcription. We have constructed the automatic generation system of Korean pronunciation variants by applying rules modeling obligatory and optional phonemic changes and allophonic changes. These rules are derived from knowledge-based morphophonological analysis and government standard pronunciation rules. This system is optimized for continuous speech recognition by generating phonetic transcriptions for training and constructing a pronunciation dictionary for recognition. In this paper, we describe Korean phonological variations by analyzing the statistics of phonemic change rule applications for the 60,000 sentences in the Samsung PBS(Phonetic Balanced Sentence) Speech DB. Our results show that the most frequently happening obligatory phonemic variations are in the order of liaison, tensification, aspirationalization, and nasalization of obstruent, and that the most frequently happening optional phonemic variations are in the order of initial consonant h-deletion, insertion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants, and deletion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants. These statistics can be used for improving the performance of speech recognition systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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