Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.11
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pp.63-75
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1998
Since many co-articulation problems are occurring in continuous spoken Korean language, several researches use words as a basic recognition unit. Though the word unit can solve this problem, it requires much memory and has difficulty fitting an input speech in a word list. In this paper, we propose an hidden Markov model(HMM) based recognition model that is an interconnection network of word HMMs for a syntax of sentences. To match suitably the input sentence into the continuous word list in the network, we use a level building search algorithm. This system represents the large sentence set with a relatively small memory and also has good extensibility. The experimental result of an airplane reservation system shows that it is proper method for a practical recognition system.
In this paper, we introduce a phone vector discrete HMM(PVDHMM) that decodes a phone sequence string, and demonstrates the applicability to spoken document retrieval. The PVDHMM treats a phone recognizer or large vocabulary continuous speech recognizer (LVCSR) as a vector quantizer whose codebook size is equal to the size of its phone set. We apply the PVDHMM to decode the phone sequence strings and compare the outputs with those of a continuous speech recognizer(CSR). Also we carry out spoken document retrieval experiment through PVDHMM word spotter on the phone sequence strings which are generated by phone recognizer or LVCSR and compare its results with those of retrieval through the phone-based vector space model.
In spoken document retrievals (SDR), subword (typically phonemes) indexing term is used to avoid the out-of-vocabulary (OOV) problem. It makes the indexing and retrieval process independent from any vocabulary. It also requires a small corpus to train the acoustic model. However, subword indexing term approach has a major drawback. It shows higher word error rates than the large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR) system. In this paper, we propose an probabilistic slot detection and n-gram based string matching method for phone based spoken document retrievals to overcome high error rates of phone recognizer. Experimental results have shown 9.25% relative improvement in the mean average precision (mAP) with 1.7 times speed up in comparison with the baseline system.
This study was designed to determine what components of spoken language have been relatively neglected in the teaching of listening comprehension in Korea and to suggest a model of listening process. Two types of tests were undertaken using spoken and written forms of English with secondary school teachers of English and college students. Findings: Hearing power has been generally neglected in the teaching of listening comprehension. Hearing power which can be thought as an active process is defined as an ability to transfer the sequence of discrete phonetic segments without word boundary into the sequence of words in phonemic representations by using both nonlinguistic factors and linguistic factors including perception rules based on phonetics and phonology. Vocabularies, hearing-speaking power, syntactic structures and idiomatic expressions are to be taught for spoken English. A model of listening process was suggested and discussed.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.163-166
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2002
본 논문에서는 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템의 성능 향상을 도모하기 위해 개발된 미등록어 검출기에 대해 기술한다. 음성 인식 성능 하락에 큰 영향을 미치는 요인들 중 하나로 꼽히는 미등록어 문제를 해결하기 위해 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템에서는 오프라인으로 동작하는 미등록어 검출기를 채택하였다. 이 미등록어 검출기는 방송 뉴스 자막 처리 시스템 가동 전에 미리 인터넷을 통해 최신 신문 기사와 방송 뉴스를 수집해와 이를 토대로 두 단계에 걸쳐 미등록어를 사전에 추출하여 인식 어휘 사전에 포함시킴으로써 미등록어로 인한 방송 뉴스의 인식 성능 저하 문제를 해결하도록 하였다.
This paper describes an efficient algorithm to generate compact and complete prompts lists for connected spoken words speech corpus. In building a connected spoken digit recognizer, we have to acquire speech data in various contexts. However, in many speech databases the lists are made by using random generators. We provide an efficient algorithm that can generate compact and complete lists of digits in various contexts. This paper includes the proof of optimality and completeness of the algorithm.
The word "subject," like its apparent antonym "agent" is ambiguous. By "speaking subject" I intend both meanings: the spoken about, and the speaker, and the spoken about, in more or less that order. The paper contrasts the way women are spoken about in the 19th Century debate over the role of women between John Ruskin and John Mill, and then in literary criticism of feminists nearer our own time, Kate Millet and Elizabeth Langland. I then move on to women as speaking subjects, first in the form of an imaginary speaking subject created by a male speaker, Charles Dickens channeling the confessional journal of Esther Summerson in Bleak House. The comparison with Elizabeth Gaskell, a genuine speaking subject, is highly instructive. I draw attention to symmetrical, in the sense of opposite, narrative strategies. Where Dickens begins in journalese, with a gritty, realistic opening that only gradually reveals a Cinderella in the ashes, Gaskell begins with a nursery rhyme, in an actual nursery, but goes on to reveal some rather sordid economic facts. Where Dickens creates a ventriloquist's doll, Gaskell succeeds in creating recognizable, if not always admirable, female voices. I conclude that just as the novel may be read as a real utterance in a real conversation, it is also possible to read the true emergence of women novelists in the 19th Century as nothing more and nothing less than the creation of the first truly womanly words about women: women as speaking subjects in both senses of the word.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.12
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pp.1541-1547
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1988
In this paper, a new model for isolated word recognition called segment probability model is proposed. The proposed model is composed of two procedures of segmentation and modelling each segment. Therefore the spoken word is devided into arbitrary segments and observation probability in each segments is obtained using vector quantization. The proposed model is compared with pattern matching method and hidden Markov model by recognition experiment. The experimental results show that the proposed model is better than exsisting methods in terms of recognition rate and caculation amounts.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.4
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pp.251-256
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1988
This work describes a speech analysis of Korean number ('1'-'10') which are spoken by several speakers using Fast Walsh Transform(FWHT) method. FWHT includes only addition and subtraction operations, therefore faster and needs less memory than FFT(Fast Fourier Transfifrm) or LPC(Linear Predictive Coding) analysis method. We have investigated that FWHT method can find speaker independent feature(which represents same cue about some word independent of different speakers) The results of this experiment, the 70% of same words(korean number '2')which spoken by several speakers have had slmilar patterns.
The present study employed an analytical framework that is characterised by a synthesis of quantitative and qualitative analyses with a specially designed computer software SpeechActConc to examine speech acts in business communication. The naturally occurring data from the audio recordings and the prosodic transcriptions of the business sub-corpora of the HKCSE (prosodic) are manually annotated with a speech act taxonomy for finding out the frequency of fillers, the co-occurring patterns of fillers with other speech acts, and the linguistic realisations of fillers. The discoursal function of fillers to sustain the discourse or to hold the floor has diverse linguistic realisations, ranging from a sound (e.g. 'uhuh') and a word (e.g. 'well') to sounds (e.g. 'um er') and words, namely phrase ('sort of') and clause (e.g. 'you know'). Some are even combinations of sound(s) and word(s) (e.g. 'and um', 'yes er um', 'sort of erm'). Among the top five frequent linguistic realisations of fillers, 'er' and 'um' are the most common ones found in all the six genres with relatively higher percentages of occurrence. The remaining more frequent realisations consist of clause ('you know'), word ('yeah') and sound ('erm'). These common forms are syntactically simpler than the less frequent realisations found in the genres. The co-occurring patterns of fillers and other speech acts are diverse. The more common co-occurring speech acts with fillers include informing and answering. The findings show that fillers are not only frequently used by speakers in spontaneous conversation but also mostly represented in sounds or non-linguistic realisations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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