• 한국음향학회지
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• 제8권5호
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• pp.78-85
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• 1989

본 논문에서는 한국어의 규칙합성에 관한 연구중 파열음의 함성 파라미터를 추정하기 위하여 사용한 통계적 방법과 인지실험에 의한 방법에 관하여 기술하고 있다. 합성기로는 직렬 포만트 합성기를 구성하여 사용하였고 통제적 분석에 사용된 음성시료는 9개의 초성 파열음과 8개의 모음으로 구성되는 72개의 독립 CV형태를 갖는 단음절을 만일 화자를 통하여 수집하였다. 음성의 분석은 시간 및 주파수 평면에서 파라미터의 변화를 중심으로 행하였으며, 인지실험을 통한 파라미터 추정방법을 통하여 독립적으로 포만트 파라미터의 변화에 관하여 조사하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.713-720
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• 2015

컴퓨팅 기술과 네트워크의 발달로 인해, 정보 기기가 소형화되고 이동성이 강조되고 있다. 이에 따라 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 최근 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅐ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석을 배제하고, 시간 영역에서의 시퀀스 패턴에 기반하여 인식을 수행함으로써, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 'ㅐ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 탐지하기 위한 세 가지 알고리즘이 제시되며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.1%의 정확도로 모음 'ㅐ'를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.216-223
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• 2003

본 논문에서는 음성과 온라인 문자를 단일시스템으로 인식할 수 있는 음성 문자 공용인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)은 음성인식과 온라인 문자인식을 위해 매우 유용한 도구로 잘 알려져 있으나, 인식을 위해서는 각각을 독립 시스템으로 구현하고 있어 추가적인 메모리와 계산량을 요구한다. 제안한 공용인식 시스템은 음성인식과 문자인식을 결합하기 위하여 이들을 동일한 CHMM모델로 구성한 후 상태단위로 지속정보를 제어하는 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 알고리즘을 통하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 확률 통계적 시스템을 구현하였다. 음성은 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 파라미터, 문자는 위치 변화량 파라미터와 비트맵 파라미터를 사용하였으며, MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정법을 이용하여 음소와 자소를 결합한 115개의 3상태 9천이 CHMM모델을 구성하였다. 공용인식기의 실험결과 음소 인식률 51.65%, 음성 단어 인식률 88.6%, 자소 인식률 85.3%, 필기체 단어인식률 85.6%를 나타내어 공용인식의 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.83-92
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• 2011

일반 출판물과는 달리 문서 편집기를 사용하여 작성중에 있는 문서에는 사용자의 실수에 의한 오타 오류가 자주 발생한다. 이와 같은 온라인 문서에서 맞춤법 오류의 다수를 차지하는 사용자의 오타 오류는 대부분 자판을 입력할 때 주위 문자를 잘못 입력하는 경우이다. 통상적인 철자 검사기는 이러한 오류들을 형태소 분석기를 이용하여 검출하고 교정하게 된다. 즉, 입력된 어절에 대해 형태소 분석을 시도하고 분석되지 않은 어절을 철자 오류로 간주하게 된다. 그러나 오타 입력된 어절임에도 불구하고 형태소 분석에 성공한 경우에는 이와 같은 방법으로는 검출이 불가능하다. 본 논문에서는 기존 방법들이 검출하지 못했던 철자 오류들을 검출해 낼 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 문서 작성자의 오타 입력은 반복하여 입력되지 않는 경향이 있으므로 저빈도로 발생한다는 특성에 기반하여 제안되었다. 저빈도의 어절의 자소 대치를 통해 문서의 특정 구간 내의 다른 단어와 비교하여 오타일 확률이 적은 단어인 자주 나오는 단어와 매칭이 된다면 일단 오류 후보로 가정하는 것이다. 여기에는 몇 가지 경험적인 제약이 추가되어야 한다. 이러한 단어간 비교에 의한 추정은 기존에 발견하지 못했던 구문오류뿐만 아니라 일부 의미오류까지 검출할 수 있으며, 교정 후보 선정시 가중치 적용에도 사용될 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.235-242
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• 2010

음악제작에 쓰이는 음성합성엔진은 악기 소리와 음색의 합성에 머물던 과거의 신디사이저와는 달리, 인간의 목소리를 각 음소에 따라 샘플화하여 탑재함과 동시에 각 음소의 연결을 주파수 영역 내에서 자연스럽게 처리함으로써 실제 사람이 노래하는 것과 같은 수준까지 도달하게 되었다. 사용자들은 이러한 음성합성엔진을 음악제작에 국한하여 쓰지 않고 캐릭터를 활용한 콘서트, 영상제작, 음반, 모바일 서비스 등 2차 창작물로 새로운 음악의 형태를 창조하며 문화적 패러다임을 바꾸어 나가고 있다. 현재 음성합성엔진 기술은 악보 편집기를 통하여 사용자가 원하는 음과 가사, 그리고 음악적 표현 파라미터를 입력한 뒤, 실제 가성 샘플을 데이터베이스에서 가져와 합성엔진에서 발음들을 조합, 연결하여 노래하는 것을 가능하게 한다. 이러한 컴퓨터음악 기술의 발전으로 인해 파생된 새로운 음악 형태들은 문화적으로 큰 반향을 불러일으키고 있다. 이에 따라 본 논문은 구체적 활용 사례를 살펴보고 합성기술을 탐색함으로써, 사용자들이 음성합성엔진을 이해하고 습득하는 데 기여함과 동시에 그들의 다양한 음악제작에 도움이 되고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.583-590
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• 2016

최근 일상적인 인간 생활의 거의 모든 영역에서 사물 인터넷에 대한 관심이 급속히 증대되면서, 음성 인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 더불어, 모바일 환경에서의 음성 인식 시스템에 대한 수요 또한 급속히 증대되고 있다. 모바일 환경을 위한 서버 기반의 음성 인식 시스템은 대체로 빠른 속도와 높은 인식률을 보이고 있지만, 데이터베이스에 저장되어 있는 단어를 단위로 하여 인식을 수행하므로, 인터넷이 연결되어 있어야 하고 서버에서의 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅗ'에 대한 새로운 인식 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 주파수 영역에서의 분석 대신, 시간 영역에서의 파형 패턴에 기반하여 동작하므로, 계산 비용을 현저히 절감할 수 있다. 모음 'ㅗ'의 전형적인 파형 패턴들을 탐지하기 위한 요소 알고리즘들을 제시하며, 이를 결합하여 최종 판별을 수행한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 89.9%의 인식 정확도를 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권3호
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• pp.47-56
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• 1999

한국어를 연속적으로 발음할 때 여러 가지 음은변동이 일어난다. 이러한 음운변동은 한국어 연속 음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문에서는 음운변동이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키는 rule-based 시스템을 제안한다. 그리고 복원 결과들은 형태소 분석되어 올바른 문자열만 생성된다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule,끝음절 종성 복원 rule, 한 음절 처리 rule에 의거하여 이루어진다. 규칙 적용 과정 중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제안하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다. 본 시스템은 규칙기반 시스템이므로 대용량의 발음열 사전이나 음소열 사전을 필요로 하지 않고 문서 기반 형태소 분석기를 그대로 이용할 수 있다는 이점이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1019-1022
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• 2005

최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.788-801
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• 2010

모바일 기기가 발전함에 따라 입력 수단에 대한 연구는 중요한 이슈이다 키패드, 쿼티키패드, 터치, 음성인식 등 다양한 입력장치가 사용되고 있으나 아직 데스크톱 입력장치에 비해 편의성이 떨어져서 입력 시의 오타나 탈자 등의 오류가 포함되는 경우가 많다. 이러한 입력 오류는 문자 메시지 등 사람과의 의사소통에는 문제를 일으키지 않으나 사전, 주소록 등의 데이터베이스 검색에는 치명적인 오류로서 원하는 검색 결과를 얻지 못하게 된다. 특히 한글의 경우 자음과 모음의 조합을 통해 글자를 생성하는 특성상 1만자가 넘는 글자의 조합이 가능하여 영문에 비하여 오류의 빈도가 높다. 기존의 검색 시스템은 Suffix Tree등을 이용하여 입력 오류를 처리하지만 다양한 오류에 대응하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 오자, 탈자 등의 입력 오류를 허용하면서 빠른 검색이 가능한 근사 한글 단어 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 기존의 알파벳에 적용된 근사 문자열 검색(Approximate String Searching)을 한글에 효과적으로 적용할 수 있는 여러 가지 알고리즘과 기법이 포함되어 있다. 그리고 제안된 시스템을 이용한 변형 욕설 필터링 시스템의 개발에 대해 이야기하고자 한다. 이 시스템은 유저의 각종 변형 욕설 입력에 대해 90% 이상의 필터링 성능을 보였다.