Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.10
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pp.2893-2899
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2009
The study classified speech styles of shopping hosts and tried to examine how the classified speech styles have an effect on the evaluation of shopping hosts and the purchase intentions. In the evaluation of speech styles of shopping hosts, except customer-oriented confutative style, credibility, descriptive relevance, other speech styles are analyzed to have an impact on the styles. When we investigate the influential relations between speech styles proved by a theory and the evaluation of shopping hosts, the demonstrative style comes first, the expressive style is next and the descriptive follows in terms of influential power. In terms of the purchasing intention, speech styles of shopping hosts have an effect on the demonstrative and expressive types rather than the elucidative and descriptive ones. Namely, the analysis shows that the speech style which is logically persuasive and expresses the contents in detail is preferred to the descriptive and leading speech style.
Style is considered a pivotal construct in sociolinguistic variation studies. While previous studies have examined style in traditional forms of language such as speech, very little research has examined new and emerging styles such as computer-mediated discourse. Thus, the present study attempts to investigate style in the online communication mode of chat. In so doing, the study compares text-based online chat with speech and writing. Online chat has been previously described as a hybrid form of language that is close to speech. Here, the exact nature of online chat is elucidated by focusing on contraction use. Differential acquisition of stylistic variation is also examined according to English learning background. The empirical component consists of data from Korean speakers of English. Data is taken from a written summary, an oral interview, and a text-based online chat session. A multivariate analysis was conducted. Results indicate that online chat is indeed a hybrid form that is difficult to delineate from speech and writing. Text-based online chat shows a somewhat similar rate of contraction to speech, which confirms its hybridity.. Lastly, some implications of the study are given in terms of the learning and acquisition of style in general and in online contextual modes.
In this paper, we propose a method to effectively determine the representative style embedding of each emotion class to improve the global style token-based end-to-end speech synthesis system. The emotion expressiveness of conventional approach was limited because it utilized only one style representative per each emotion. We overcome the problem by extracting multiple number of representatives per each emotion using a k-means clustering algorithm. Through the results of listening tests, it is proved that the proposed method clearly express each emotion while distinguishing one emotion from others.
In this paper, we propose a style-specific language model adaptation scheme using n-gram based tf*idf similarity for Korean spontaneous speech recognition. Korean spontaneous speech shows especially different style-specific characteristics such as filled pauses, word omission, and contraction, which are related to function words and depend on preceding or following words. To reflect these style-specific characteristics and overcome insufficient data for training language model, we estimate in-domain dependent n-gram model by relevance weighting of out-of-domain text data according to their n-. gram based tf*idf similarity, in which in-domain language model include disfluency model. Recognition results show that n-gram based tf*idf similarity weighting effectively reflects style difference.
This paper presents our style-based language model adaptation for Korean conversational speech recognition. Korean conversational speech is observed various characteristics of content and style such as filled pauses, word omission, and contraction as compared with the written text corpora. For style-based language model adaptation, we report two approaches. Our approaches focus on improving the estimation of domain-dependent n-gram models by relevance weighting out-of-domain text data, where style is represented by n-gram based tf*idf similarity. In addition to relevance weighting, we use disfluencies as predictor to the neighboring words. The best result reduces 6.5% word error rate absolutely and shows that n-gram based relevance weighting reflects style difference greatly and disfluencies are good predictor.
This letter presents a prediction model for sentence-final intonations for Korean conversational-style text-to-speech systems in which we introduce the linguistic feature of 'modality' as a new parameter. Based on their function and meaning, we classify tonal forms in speech data into tone types meaningful for speech synthesis and use the result of this classification to build our prediction model using a tree structured classification algorithm. In order to show that modality is more effective for the prediction model than features such as sentence type or speech act, an experiment is performed on a test set of 970 utterances with a training set of 3,883 utterances. The results show that modality makes a higher contribution to the determination of sentence-final intonation than sentence type or speech act, and that prediction accuracy improves up to 25% when the feature of modality is introduced.
The aim of this study is to analyze the tonal structures of Korean conjunctive phrases produced by Daegu dialect speakers and show that there are distinctive intonational patterns between dialogic and reading styles. In the experiment, we examined the pitch contour at the edge of conjunctive phrases including '-ko', $'-(i)my{\partial}n'$, $'-(a){\partial}s{\partial}'$, '-(nin)de', '-do' in the base which is made a coordinate and subordinate conjunctive sentence according to the relation of pre-phrase and post-phrase. The results of this study show that '-ko' has L%, $'-(i)my{\partial}n'$ has LH%, $'-(a){\partial}s{\partial}'$ has HL% and '-(nin)de' has LH%, '-do' has LH% in Daegu Dialect. And the results show the conjunctive sentences were about 20% longer when they produced in a dialogic style than in a reading style. The dialogic style has various durations, the duration of the reading style is slower than the dialogic style by a rate of 20%. This suggests that the dialogic style is more dynamic than the reading style, which may be due to the communicative interaction between speakers and listeners.
Kim, Sunhee;Kim, Hojeong;Lee, Yooseop;Kim, Boryoung;Won, Yongkook;Kim, Bongwan
Phonetics and Speech Sciences
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v.13
no.3
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pp.65-70
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2021
This paper proposes a method for designing a large recording script for open domain English speech synthesis. For read-aloud style text, 12 domains and 294 sub-domains were designed using text contained in five different news media publications. For conversational style text, 4 domains and 36 sub-domains were designed using movie subtitles. The final script consists of 43,013 sentences, 27,085 read-aloud style sentences, and 15,928 conversational style sentences, consisting of 549,683 tokens and 38,356 types. The completed script is analyzed using four criteria: word coverage (type coverage and token coverage), high-frequency vocabulary coverage, phonetic coverage (diphone coverage and triphone coverage), and readability. The type coverage of our script reaches 36.86% despite its low token coverage of 2.97%. The high-frequency vocabulary coverage of the script is 73.82%, and the diphone coverage and triphone coverage of the whole script is 86.70% and 38.92%, respectively. The average readability of whole sentences is 9.03. The results of analysis show that the proposed method is effective in producing a large recording script for English speech synthesis, demonstrating good coverage in terms of unique words, high-frequency vocabulary, phonetic units, and readability.
This paper presents our language model adaptation for Korean spontaneous speech recognition. Korean spontaneous speech is observed various characteristics of content and style such as filled pauses, word omission, and contraction as compared with the written text corpus. Our approaches focus on improving the estimation of domain-dependent n-gram models by relevance weighting out-of-domain text data, where style is represented by n-gram based tf/sup */idf similarity. In addition to relevance weighting, we use disfluencies as Predictor to the neighboring words. The best result reduces 9.7% word error rate relatively and shows that n-gram based relevance weighting reflects style difference greatly and disfluencies are good predictor also.
The purpose of present study is to examine differences between habitual speech (HS) and clear speech (CS) in individuals with mild dysarthria. Twelve speakers with mild dysarthria and twelve healthy control speakers read sentences in two speaking styles. Formant and intensity related values, triangular area, and center of gravity of /a/, /i/, and /u/ were measured. In addition, formant-ratio variables such as vowel space area(VSA), vowel articulatory index (VAI), formant centralization ratio (FCR) and F2i/F1u ratio (F2 ratio) were calculated. The results of repeated-measures ANOVA showed a significant difference in F2 of vowel /i/ and F2 energy of vowel /a/ between groups. Regarding formant energy, F2 energy of vowel /a/ were observed as meaningful variables between speaking styles. There were significant speaking style-by-group interactions for F2 energy of vowel /a/. These findings indicated that current parameters could discriminate healthy group and mild dysarthria group meaningfully and that speaker with dysarthria had larger clear speech benefit than healthy talkers. We also claim that various acoustic changes of clear speech may contribute to improving vowel intelligibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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