• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.21-30
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• 2008

The current study investigated distributional properties of the Korean Accentual Phrase and their implication to word segmentation. The properties examined were the frequency of various AP tonal patterns, the types of tonal patterns that are imposed upon content words, and the average number and temporal location of content words within the AP. A total of 414 sentences from the Read speech corpus and the Radio corpus were used for the data analysis. The results showed that the 84% of the APs contained one content word, and that almost 90% of the content words are located in AP-initial position. When the AP-initial onset was not an aspirated or tense consonant, the most common AP patterns were LH, LHH, and LHLH (78%), and 88% of the multisyllabic content words start with a rising tone in AP-initial position. When the AP-initial onset was an aspirated or tense consonant, the most common AP patterns were HH, HHLH, and HHL (72%), and 74% of the multisyllabic content words start with a level H tone in AP-initial position. The data further showed that 84.1% of APs end with the final H tone. The findings provide valuable information about the prosodic pattern and structure of Korean APs, and account for the results of a previous study which showed that Korean listeners are sensitive to AP-initial rising and AP-final high tones (Kim, 2007). This is in line with other cross-linguistic research which has revealed the correlation between prosodic probability and speech processing strategy.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권4호
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• pp.65-77
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• 1999

연속 음성 인식 결과를 자연어 처리 기술과 접목시키기 위해 처리해야 할 두가지 문제점이 있다. 첫째는 말하는 단위와 문서의 띄어쓰기 단위가 일치하지 않는다는 것이고, 둘째는 발음시 형태소 내부 및 형태소 간에 음운 변동 현상이 생긴다는 것이다. 본 논문에서는 이 두가지 문제를 어절생성기와 음절복원기로 해결하고, 생성된 결과들을 형태소 분석하여 실패한 결과들은 교정기를 통해 교정하는 연속 음성 인식 후처리 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템의 실험은 두 종류의 음성 말뭉치 ？, 교과서 음성 말뭉치와 사설 음성 말뭉치를 대항으로 수행하였다. 각 말뭉치에 대한 성공률은 각각 93.72%, 92.26% 였고, 이 실험으로 제안한 시스템은 음성 말뭉치의 종류에 민감하지 않는 안정된 시스템임을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.703-710
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• 2003

코퍼스 기반 음성합성방식은 그 합성음의 자연성이 매우 우수하여 널리 사용되고 있으나 대용량의 데이터베이스 (DB)를 사용하기 때문에 그 적용분야가 매우 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 코퍼스 기반 음성합성기의 대용량 DB 문제를 해결하기 위한 방안으로서 DB 축소 방법 대한 알고리듬을 제안하고 평가하였다. 본 논문에서는 DB 축소 알고리듬으로서 세 가지 방법을 제안하였는데, 첫 번째는 Modified K-means 군집화를 이용한 DB 축소 알고리듬이고 다음은 적절한 문장 셋을 정의하고 이 문장 셋을 합성할 때 사용된 단위들을 이용하는 방법이다. 마지막으로는 대용량 문장 셋을 정의하고 해당 문장을 음성합성하고, 음편들의 사용 빈도수를 고려하여 군집화를 하는 것이다. 세 가지 방법을 이용하여 합성 DB를 유사한 크기로 축소하였을 때, 대용량 문장 셋과 빈도를 고려한 세 번째 방법이 가장 우수한 음질을 보였다. 또한 마지막 방법은 합성음의 음질은 저하시키지 않으면서 합성 DB만을 감소시키는 성능을 보여, 제안된 방법의 타당함을 입증할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.209-215
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• 2010

최근 광대역 무선 통신망의 보급과 소형 저장매체의 대용량화로 인하여 이동형 단말기가 주목 받고 있다. 이로 인해 이동형 단말기에 문자정보를 청취할 수 있도록 문자를 음성으로 변환해 주는 TTS(Text-to-Speech) 기능이 추가되고 있다. 사용자의 요구사항은 고음질의 음성합성이지만 고음질의 음성합성은 많은 계산량이 필요하기 때문에 낮은 성능의 이동형 단말기에 는 적합하지 않다. 본 논문에서 제안하는 분산형 음성합성기 (DTTS)는 고음질 음성합성이 가능한 코퍼스 기반 음성합성 시스템을 서버와 단말기로 나누어 구성한다. 서버 음성합성 시스템은 단말기에서 전송된 텍스트를 데이터베이스 검색 후 음성파형 연결정보를 생성하여 단말기로 전송하고, 단말기 음성합성 시스템은 서버 음성합성 시스템에서 생성된 음성파형 연결정보와 단말기에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 간단한 연산으로 고음질 합성음을 생성할 수 있는 시스템이다. 제안하는 분산형 합성기는 단말기에서의 계산량을 줄여 저가의 CPU 사용, 전력소모의 감소, 효율적인 유지보수를 할 수 있도록 하는 장점이 있다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.13-16
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• 2005

As language learning that utilizes speech and information processing technology is getting popular. Speech Information Technology & Promotion Center(SiTEC) has created and is distributing speech corpora for STiLL in order to support basic research and development of products. We will introduce the corpus for Korean and those for English which we have created and are distributing.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권2호
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• pp.15-22
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• 2009

Prominence of speech, which is often called 'accent,' affects the fluency of speaking American English greatly. In this paper, we present an accurate prominence detection method that can be utilized in computer-aided language learning (CALL) systems. We employed pitch movement, overall syllable energy, 300-2200 Hz band energy, syllable duration, and spectral and temporal correlation as features to model the prominence of speech. After the features for vowel syllables of speech were extracted, prominent syllables were classified by SVM (Support Vector Machine). To further improve accuracy, the differences in characteristics of neighboring syllables were added as additional features. We also applied a speech recognizer to extract more precise syllable boundaries. The performance of our prominence detector was measured based on the Intonational Variation in English (IViE) speech corpus. We obtained 84.9% accuracy which is about 10% higher than previous research.

• 음성과학
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• 제9권3호
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• pp.35-45
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• 2002

A simple algorithm for discriminating voiced sounds in a speech is proposed. In addition to low-frequency energy and zero-crossing rate (ZCR), both of which have been widely used in the past for identifying voiced sounds, the proposed algorithm incorporates pitch variation to improve the discrimination rate. Based on TIMIT corpus, evaluation result shows an improvement of 13% in the discrimination of voiced phonemes over that of the traditional algorithm using only energy and ZCR.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.377-380
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• 2002

In this paper, speaker and context independent emotion recognition using speech signal is studied. For this purpose, a corpus of emotional speech data recorded and classified according to the emotion using the subjective evaluation were used to make statical feature vectors such as average, standard deviation and maximum value of pitch and energy and to evaluate the performance of the conventional pattern matching algorithms. The vector quantization based emotion recognition system is proposed for speaker and context independent emotion recognition. Experimental results showed that vector quantization based emotion recognizer using MFCC parameters showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.32-35
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• 2003

This paper describes our recent work for developing a baseline platform for Korean spoken dialog recognition. In our work, We have collected about 65 hour speech corpus with auditory transcriptions. Linguistic information on various levels such as mophology, syntax, semantics, and discourse is attached to the speech database by using automatic or semi-automatic tools for tagging linguistic information.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.285-292
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• 2002

문자-음성 합성기 (Text-To-Speech, TTS)에서 해결되어야 할 문제점 중의 하나는 음소의 연결 부위에서 발생하는 불연속성이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 저역 여파기를 이용한 스무딩 기법을 적용하였다. 제안된 스무딩 기법은 스무딩의 정도를 제어하는 필터 계수를 현재 합성하고자 하는 문맥에 따라 결정하여, 경계에서의 불연속성을 효과적으로 제거하고 스무딩으로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 억제하였다. 스무딩 정도는 현재 합성된 음성의 불연속 정도와 주어진 문맥으로부터 예측된 불연속 정도를 통해 결정하였으며, 문맥으로부터 불연속 정도의 예측은 음소 정보를 입력, 불연속 값을 출력으로 하는 CART(Classification And Regression Tree)를 통해 이루어진다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 코퍼스 기반 연결(corpus-based concatenative) 문자-음성 합성기를 기본 시스템으로 사용하였으며, 청취 테스트에서 60%이상 의 청취자가 제안된 스무딩 기법을 통해 합성된 음성이 스무딩 기법이 사용되지 않은 경우와 비교하여 명료성과 자연성 면에서 우수하다고 판단하였다.