• Title/Summary/Keyword: Speech translation

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Statistical Korean Spoken Language Understanding System for Dialog Processing (대화처리를 위한 통계기반 한국어 음성언어이해 시스템)

  • Roh, Yoon-Hyung;Yang, Seong-II;Kim, Young-Gil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.215-218
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    • 2012
  • 본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.

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Korean Semantic Role Labeling Using Domain Adaptation Technique (도메인 적응 기술을 이용한 한국어 의미역 인식)

  • Lim, Soojong;Bae, Yongjin;Kim, Hyunki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2014.10a
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    • pp.56-60
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    • 2014
  • 기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 15% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 이러한 다른 도메인에 적용시 발생하는 성능 하락 현상을 극복하기 위해서 기존의 소스 도메인 학습 데이터를 활용하여, 소규모의 타겟 도메인 학습 데이터 구축만으로도 성능 하락을 최소화하기 위해 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안하며 기존의 도메인 적응 알고리즘과 비교 실험하였다. 추가적으로 학습 데이터에 사용되는 자질 중에서, 형태소 태그와 구문 태그의 자질 값을 기존보다 단순하게 적용하여 성능의 변화를 실험하였다.

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A Lip Movement Image Tracing Test Environment Build-up for the Speech/Image Interworking Performance Enhancement (음성/영상 연동성능 향상을 위한 입술움직임 영상 추적 테스트 환경 구축)

  • Lee, Soo-Jong;Park, Jun;Kim, Eung-Kyeu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.328-329
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    • 2007
  • 본 논문은 로봇과 같이 외부 음향잡음에 노출되어 있는 상황 하에서, 대면하고 있는 사람이 입술을 움직여 발성하는 경우에만 음성인식 기능이 수행되도록 하기 위한 방안의 일환으로, 입술움직임 영상을 보다 정확히 추적하기 위한 테스트 환경 구현에 관한 것이다. 음성구간 검출과정에서 입술움직임 영상 추적결과의 활용여부는 입술움직임을 얼마나 정확하게 추적할 수 있느냐에 달려있다. 이를 위해 영상 프레임율 동적 제어, 칼라/이진영상 변환, 순간 캡쳐, 녹화 및 재생기능을 구현함으로써, 다각적인 방향에서 입술움직임 영상 추적기능을 확인해 볼 수 있도록 하였다. 음성/영상기능을 연동시킨 결과 약 99.3%의 연동성공율을 보였다.

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Sentence Type Identification in Korean Applications to Korean-Sign Language Translation and Korean Speech Synthesis (한국어 문장 유형의 자동 분류 한국어-수화 변환 및 한국어 음성 합성에의 응용)

  • Chung, Jin-Woo;Lee, Ho-Joon;Park, Jong-C.
    • Journal of the HCI Society of Korea
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    • v.5 no.1
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    • pp.25-35
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    • 2010
  • This paper proposes a method of automatically identifying sentence types in Korean and improving naturalness in sign language generation and speech synthesis using the identified sentence type information. In Korean, sentences are usually categorized into five types: declarative, imperative, propositive, interrogative, and exclamatory. However, it is also known that these types are quite ambiguous to identify in dialogues. In this paper, we present additional morphological and syntactic clues for the sentence type and propose a rule-based procedure for identifying the sentence type using these clues. The experimental results show that our method gives a reasonable performance. We also describe how the sentence type is used to generate non-manual signals in Korean-Korean sign language translation and appropriate intonation in Korean speech synthesis. Since the method of using sentence type information in speech synthesis and sign language generation is not much studied previously, it is anticipated that our method will contribute to research on generating more natural speech and sign language expressions.

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Spoken language Translation System Based on PDMT (PDMT 번역 방법론에 기반한 대화체 음성 언어 번역 시스템)

  • Yun, Seung;Yu, Cho-Rong;Choi, Mi-Ran;Oh, Seung-Shin;Park, Jun;Lee, Young-Jik
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2003.10d
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    • pp.279-283
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    • 2003
  • 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.

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Linguistic Modeling for Multilingual Machine Translation based on Common Transfer (공통변환 기반 다국어 자동번역을 위한 언어학적 모델링)

  • Choi, Sungkwon;Kim, Younggil
    • Language and Information
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    • v.18 no.1
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    • pp.77-97
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    • 2014
  • Multilingual machine translation means the machine translation that is for more than two languages. Common transfer means the transfer in which we can reuse the transfer rules among similar languages according to linguistic typology. Therefore, the multilingual machine translation based on common transfer is the multilingual machine translation that can share the transfer rules among languages with similar linguistic typology. This paper describes the linguistic modeling for multilingual machine translation based on common transfer under development. This linguistic modeling consists of the linguistic devices such as 1) multilingual common Part-of-Speech set, 2) multilingual common transfer format, 3) multilingual common transfer chunking, and 4) multilingual common transfer rules based on linguistic typology. Validity of this linguistic modeling for multilingual machine translation is shown in the simulation. The multilingual machine translation system based on common transfer including Korean, English, Chinese, Spanish, and French will be developed till 2018.

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A User friendly Remote Speech Input Unit in Spontaneous Speech Translation System

  • Lee, Kwang-Seok;Kim, Heung-Jun;Song, Jin-Kook;Choo, Yeon-Gyu
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.784-788
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    • 2008
  • In this research, we propose a remote speech input unit, a new method of user-friendly speech input in speech recognition system. We focused the user friendliness on hands-free and microphone independence in speech recognition applications. Our module adopts two algorithms, the automatic speech detection and speech enhancement based on the microphone array-based beamforming method. In the performance evaluation of speech detection, within-200msec accuracy with respect to the manually detected positions is about 97percent under the noise environments of 25dB of the SNR. The microphone array-based speech enhancement using the delay-and-sum beamforming algorithm shows about 6dB of maximum SNR gain over a single microphone and more than 12% of error reduction rate in speech recognition.

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Development of Korean-to-English and English-to-Korean Mobile Translator for Smartphone (스마트폰용 영한, 한영 모바일 번역기 개발)

  • Yuh, Sang-Hwa;Chae, Heung-Seok
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.16 no.3
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    • pp.229-236
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    • 2011
  • In this paper we present light weighted English-to-Korean and Korean-to-English mobile translators on smart phones. For natural translation and higher translation quality, translation engines are hybridized with Translation Memory (TM) and Rule-based translation engine. In order to maximize the usability of the system, we combined an Optical Character Recognition (OCR) engine and Text-to-Speech (TTS) engine as a Front-End and Back-end of the mobile translators. With the BLEU and NIST evaluation metrics, the experimental results show our E-K and K-E mobile translation equality reach 72.4% and 77.7% of Google translators, respectively. This shows the quality of our mobile translators almost reaches the that of server-based machine translation to show its commercial usefulness.

Concept-based Translation System in the Korean Spoken Language Translation System (한국어 대화체 음성언어 번역시스템에서의 개념기반 번역시스템)

  • Choi, Un-Cheon;Han, Nam-Yong;Kim, Jae-Hoon
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.8
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    • pp.2025-2037
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    • 1997
  • The concept-based translation system, which is a part of the Korean spoken language translation system, translates spoken utterances from Korean speech recognizer into one of English, Japanese and Korean in a travel planning task. Our system regulates semantic rather than the syntactic category in order to process the spontaneous speech which tends to be regarded as the one ungrammatical and subject to recognition errors. Utterances are parsed into concept structures, and the generation module produces the sentence of the specified target language. We have developed a token-separator using base-words and an automobile grammar corrector for Korean processing. We have also developed postprocessors for each target language in order to improve the readability of the generation results.

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A Clustering Method using Dependency Structure and Part-Of-Speech(POS) for Japanese-English Statistical Machine Translation (일영 통계기계번역에서 의존문법 문장 구조와 품사 정보를 사용한 클러스터링 기법)

  • Kim, Han-Kyong;Na, Hwi-Dong;Lee, Jin-Ji;Lee, Jong-Hyeok
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.12
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    • pp.993-997
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    • 2009
  • Clustering is well known method and that can be used in statistical machine translation. In this paper we propose a corpus clustering method using syntactic structure and POS information of dependency grammar. And using this cluster language model as additional feature to phrased-based statistical machine translation system to improve translation Quality.