• 말소리와 음성과학
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• 제15권1호
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• pp.35-45
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• 2023

일본어의 전통적인 어두 폐쇄음은 파열 전에 성대 진동을 동반하는 유성음과 파열 후에 약간의 기음을 동반하는 무성음으로 이분된다. 한편 도호쿠지방의 유성음은 어느 세대나 파열 전에 성대 진동을 동반하지 않고 무성화한 유성음으로 실현되어 다른 지역과 대조를 이룬다. 무성화한 유성음은 voice onset time(VOT)이 양값으로 나타나고 그러면 기존의 무성음의 VOT와 충돌하게 되어 카테고리 구별에 영향을 미치게 된다. 이에 대해 도호쿠지방의 화자는 생성 시에 다른 지역과는 달리 폐쇄음 구별에 후속 모음의 fundamental frequency(F0)를 적극적으로 사용하는 것이 여러 연구에 의해 확인되었다. 본 연구는 인지면에서도 F0가 폐쇄음 구별에 중요한 역할을 하고 있는지를 밝히기 위해 VOT와 함께 검토한 것이다. VOT와 F0를 재합성한 자극음을 사용하여 도호쿠지방 청자를 대상으로 조건을 달리한 여러 개의 지각실험을 실시하였다. 결과에서는 무의미어의 경우 지역차(도호쿠 지방 vs.주부 지방)는 유의하지 않았으나 유의미어에서는 어휘에 따라 F0 사용에 유의한 차이가 있었으며 이러한 차이는 F0를 적극적으로 사용하는 몇몇의 청자들에게서 기인하는 것으로 밝혀졌다. 논의에서는 이들이 혁신 청자들로 여겨지며 이들을 중심으로 폐쇄음 지각에 F0 역할이 일반화되고 지각특성으로서 F0가 확립될 가능성에 대해 추론해 보았다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.1-10
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• 2022

본 연구는 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 작용하는 경계성조와 선행음절의 음높이와의 상관성을 지각실험을 통해 살펴보고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ걸'의 의미변별에 관여하는 핵심 운율변수가 무엇인지 살펴보았다. '-(으)ㄹ걸'은 추측과 후회를 전달하는 대표적인 동음다의어인데 이 두 의미가 동일한 통사·형태구조를 지닌 서술문의 형태로 제시된다. 이러한 연유로 의미 변별을 위해 문장 경계 억양의 역할이 중요하게 여겨졌다. 전통적으로 추측은 오름의 경계성조로, 후회는 내림의 경계성조로 실현되는 것으로 알려져 있다. 그러나 선행연구에서는 경계성조의 유형과 더불어 선행음절과의 음높이 차이 또한 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 핵심적 운율변수로 작용할 수 있음이 지적되었다. 이에 본 연구에서는 경계성조 형태가 '-(으)ㄹ걸'의 의미를 변별하는 유일한 운율변수가 아닐 수 있다는 가정하에, '-(으)ㄹ걸'의 마지막 두 음절의 음높이차가 경계성조 형태와 어떤 양상으로 상호작용하는지 한국어원어민 화자를 대상으로 한 지각실험을 통해 조사하였다. 지각 실험에 사용된 문장은 추측문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균음높이와 -5 Qt-15 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장과 후회문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균 음높이와 -10 Qt-10 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장, 그리고 이들 문장을 혼합한 44문장을 대상으로 이루어졌다. 지각실험은 이들 각각의 실험자료를 별개로 하여 3단계로 이루어졌다. 지각실험 참여자들은 청취하는 문장이 얼마나 추측(1단계) 또는 후회(2단계)에 가깝게 들리는지와 추측 또는 후회(3단계) 중 어떤 문장으로 지각되는지를 5단계로 평가하였다. 지각실험에는 30명의 한국어원어민 화자가 참여하였다. 지각실험 결과 추측과 후회로 발화된 문장의 경계성조 H%와 L%의 형태와는 상관없이 그 평균 음높이가 선행음절보다 높으면 추측으로 낮으면 후회로 지각되는 경향이 뚜렷이 나타났다. 즉 경계성조의 평균 음높이가 양의 방향으로 커질수록 추측으로, 음의 방향으로 작아질수록 후회로 지각되었다. 추측과 후회로 발화된 모든 문장의 경계성조의 형태가 동일한 H% 또는 L%로 고정되었지만 선행음절과의 음높이 차이에 따라 청지각적 판별은 다른 결과로 나타났다. 따라서 경계성조의 형태만으로는 '-(으)ㄹ걸'의 두 의미를 충분히 변별할 수 없음이 관찰되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.17-24
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• 2022

음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.45-56
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• 2022

본 논문은 만성콩팥병 환자의 음성을 사용하여 질병을 자동으로 진단하고 중증도를 예측하는 최적의 방법론을 제안한다. 만성콩팥병 환자는 호흡계 근력의 약화와 성대 부종 등으로 인해 음성이 변화하게 된다. 만성콩팥병 환자의 음성을 음성학적으로 분석한 선행 연구는 존재했으나, 환자의 음성을 분류하는 연구는 진행된 바가 없다. 본 논문에서는 모음연장발화, 유성음 문장 발화, 일반 문장 발화의 발화 목록과, 수제 특징 집합, eGeMAPS, CNN 추출 특징의 특징 집합, SVM, XGBoost의 머신러닝 분류기를 사용하여 만성콩팥병 환자의 음성을 분류하였다. 총 3시간 26분 25초 분량의 1,523개 발화가 실험에 사용되었다. 그 결과, 질병을 자동으로 진단하는 데에는 0.93, 중증도를 예측하는 3분류 문제에서는 0.89, 5분류 문제에서는 0.84의 F1-score가 나타났고, 모든 과제에서 일반 문장 발화, 수제 특징 집합, XGBoost의 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능이 나타났다. 이는 만성콩팥병 음성 자동 분류에는 화자의 발화 특성을 모두 반영할 수 있는 일반 문장 발화와 거기로부터 추출한 적절한 특징 집합이 효과적임을 시사한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권1호
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• pp.1-11
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• 2022

본 연구는 영어에서 어말 자음의 유무성성에 따라 선행하는 모음의 길이에 차이가 나타나는 현상이 어말 자음, (부분) 무성음화 정도, 폐쇄음의 파열 여부와 가지는 상관관계에 대해서 살펴보고자 한다. 또한, 선행 모음의 길이 차이에 대한 여러 설명 중 무성 자음 앞 모음보다 유성 자음 앞 모음을 더 길게 발화하여 어말 자음의 유무성성을 구별한다는 기능적인 관점을 중심으로 연구 결과를 보고자 한다. 본 연구는 영어 원어민 화자들을 대상으로 발화 실험을 진행하고 선행하는 모음의 길이, 어말 유성 자음의 (부분) 무성음화 정도, 어말 폐쇄음의 파열 유무를 측정하였다. 발화 실험 결과, 어말 자음의 유무성성에 따른 선행 모음 길이 차이의 비율은 어말 자음이 폐쇄음인지, 마찰음인지에 따라 달라지지 않았다. 또한, 어말 유성 자음의 (부분) 무성음화 정도가 크게 나타날수록 어말 유성 자음 앞 모음의 길이가 길게 나타나며 기능적 관점에서 예측한 바와 일치하는 결과가 나타났다. 마지막으로, 기능적 관점에 따른 예측과는 다르게 선행 모음 길이 차이의 비율은 어말 폐쇄음이 파열 없이 발화되었을 때보다 파열하여 발화되었을 때 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 어말 자음의 유무성성에 따른 선행 모음 발화 길이의 차이를 기능적 관점으로만 설명하기에는 한계가 있다는 것을 시사한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-103
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• 2022

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.239-246
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• 2017

본 논문은 중국인 학습자들이 많은 오류를 나타내는 한국어 /ㄹ/발음을 중심으로 중국인 학습자들의 음성 신호 파라미터들을 한국인의 것과 비교하였다. 설측음 혹은 탄설음의 변이음으로 나타나는 한국어의 /ㄹ/ 발음에 대한 중국어의 유사 발음과의 관계를 언어학적 관점에서 알아봄으로 많은 오류를 보이는 이유를 확인해 보았다. 본 논문에서는 신호의 에너지, 시간 영역에서의 파형, 주파수 성분 분석이 가능한 스펙트로그램, 자기 상관 함수를 이용해 구한 피치 (F0), 포먼트 주파수 (f1, f2, f3, 그리고 f4) 등을 사용하여서 음성학적 측면에서 비교 분석 하였다. 본 논문에서 사용한 데이터는 국어학적 분석을 통한 제시어로 구성한 것을 사용하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 에너지와 spectrogram 분석의 결과를 보면, 중국인 학습자는 한국어 /ㄹ/ 발음에서 한국인 화자들과 많은 차이를 보인다. 이외의 다른 음성 신호 파라미터들에서도 차이가 나는 것을 알 수 있다. 본 논문이 비교한 파라미터들을 이용하여서 중국인 화자가 한국어 학습시 나타나는 오류들을 상당히 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.1-11
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• 2023

경상 방언 내포문 의문사의 작용역 지각 반응 시간과 범주 지각의 양상을 분석하였다. 지각 실험을 위한 자극은 내포문 의문사가 모문 작용역을 갖는 문맥이 주어진 하나의 문장을 40명의 화자가 발화한 것으로, 지각 실험은 24명이 참가하였다. 피험자는 40개의 자극에 대해 모문 작용역(설명 의문문)인지 또는 내포문 작용역(판정 의문문)인지를 선택하게 하는 강제 선택 실험을 3회 진행하고 그 반응 시간을 기록하였다. 모문 작용역 응답 수를 기준으로 자극을 정렬한 후 작용역 응답에 따른 반응 시간을 정렬 순서에 따라 시각화한 결과 모문과 내포문 작용역 응답이 범주적 지각의 결과임이 분명히 나타났으나, 이에 따른 반응 시간의 차이는 크게 나타나지 않았다. 화자에 따른 범주 지각 양상으로 볼 때, 작용역 해석에 영향을 주는 요인은 형태/통사적 제약과 운율 구조적 완결성으로 보이며, 한 요인의 가중치는 다른 요인의 가중치와 반비례 관계에 있는 것으로 해석할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.27-35
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• 2023

본 연구에서는 중국인 한국어학습자들의 한국어 낭독발화에서 나타나는 리듬의 변화양상을 한국어 모국어화자와의 비교를 통해 분석하였다. 그리고 이를 통해 모국어화자와 구별되는 리듬의 물리적 속성을 고찰하여 목표어의 리듬 습득과정에서 나타나는 중국인학습자들의 발화 특성을 고찰하고자 하였다. 한국어와 중국어는 리듬 유형론적으로 다른 범주에 속한다. 일반적으로 한국어는 음절박자언어와 강세박자언어의 모습을 모두 보이는 것으로 알려져 있으며 중국어는 음절박자언어로 분류된다. 두 언어는 음절구조, 어휘강세나 모음약화 현상의 부재 등 음운론적으로 유사한 특성을 보이지만 세부적인 차이도 존재한다. 이런 맥락에서 본다면 한국어 리듬 실현에서 모국어인 중국어의 긍정적 전이와 부정적 전이가 모두 나타날 수 있을 것이다. 본 연구에서는 표준어를 구사하는 한국어 원어민화자 5명과 한국어 숙달도 고급 수준의 중국인한국어학습자 10명이 발화문을 녹음하여 분석하였다. 분석자료는 다섯 문장으로 구성된 한 단락의 담화이다. 중국인 한국어학습자들의 한국어 리듬구조를 파악하기 위해 %V, VarcoV, nPVI_V, nPVI_S값을 측정하였다. 측정결과 %V와 VarcoV의 값에서 두 그룹은 모두 음절박자언어의 특성을 보였다. 그러나 중국인학습자들은 한국화자와는 유의미한 차이로 낮은 %V와 높은 VarcoV를 보여 보다 강세박자언어에 가까운 리듬구조를 보였다. nPVI_S값에서는 유사한 면이 관찰되었으나 nPVI_V에서 두 그룹 간 유의미한 차이가 나타났다. 두 그룹에서 나타난 리듬구조의 차이는 무엇보다 모음 길이의 변동의 차이로 귀속될 수 있고 그 원인은 중국어에 존재하는 모음 위계의 차이에서 비롯되는 것으로 판단되었다. 이러한 모국어의 발화습관이 한국어 리듬구조에 영향을 미쳐 보다 강세박자언에 가까운 속성을 보이며 이로 인해 한국어 모국어 화자와 다른 청지각적 리듬 차이를 유발한다고 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.319-324
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• 2006

본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다