This paper proposes a new rejection algorithm which distinguishes unregistered spoken words(or non-keywords) from registered vocabulary. Two kinds of garbage models are employed in this design ; the original garbage model and a new word garbage model. The original garbage model collects all non-keyword patterns where the new word garbage model collects patterns classified by recognizing each non-keyword pattern with registered vocabulary. These two types of garbage models work together to make a robust reject decision. The first stage of processing is the classification of an input pattern through the original garbage model. In the event that the first stage of processing is ambiguous, the new word dependent garbage model is used to classify thye input pattern as either a registered or non-registered word. This paper shows the efficiency of the new word dependent garbage model. A Dynamic Multisection method is used to test the performance of the algorithm. Results of this experiment show that the proposed algorithm performs at a higher level than that of the original garbage model.
본 연구는 중의성을 가진 어휘가 심성 어휘집에 표상된 방식과 감각 양상에 따른 처리 과정을 알아보기 위하여 한국어 동음동철이의 어절의 시·청각 재인 과정을 조사하였다. 청각 어절 판단 과제(실험 1)와 시각 어절 판단 과제(실험 2)를 이용한 두 실험에서 두 가지 이상의 의미를 가진 동음동철이의 어절(예: '물었다')과 단일한 의미만을 가진 통제 어절(예: '고통을')이 사용되었다. 어절 자극들의 누적 빈도는 조작하는 한편, 각 동음동철이의 어절의 다양한 의미가 가지는 상대적 빈도는 통제하였다. 어절 판단 과제를 사용한 두 실험 모두에서 유의한 빈도의 주효과와 함께 의미 수에 따른 어절 유형과 빈도 간의 상호작용이 발견되었다. 실험 1에서 청각적으로 제시된 동음동철이의 어절은 저빈도 조건에서 단의 어절에 비해 반응시간이 빠른 중의성 이득 효과가 나타난 반면, 고빈도 조건에서는 이와 반대로 비이득 효과가 나타났다. 마찬가지로 시각적으로 제시된 실험 2의 자극에서도 유사한 상호작용 패턴이 발견되었다. 본 연구 결과는 시각 및 청각 양상 모두에서 어휘-의미 처리가 상호의존적으로 이루어짐을 보여주며, 이는 의미 처리가 감각 의존적 단계보다는 일반적 어휘 지식 처리 단계에서 이루어질 가능성을 시사한다. 이와 더불어 의미 선택 과정에서 동음동철이의 어절이 가지는 다양한 의미의 후보군은 어절의 빈도가 상대적으로 낮을 때에만 촉진적 피드백을 제공함을 보여준다.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 문자 메시지를 전송할 때 표준어가 아닌 왜곡된 어휘들을 사용하고 있으며, 이러한 변형된 어휘들은 음성 인식, 음성 합성, 문서 정보 추출 등 언어처리 및 관련 분야의 응용 시스템에서 많은 문제점을 유발시킨다. 본 논문에서는SMS 문장들의 변형 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하고 시스템을 구현하였다. 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 변형된 문자열 사전을 구축하는 방법으로 (1) 통신 어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법, (2) 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, (3) 자동으로 변형된 문자열을 추출할 때 좌우 문맥을 고려하는 방법에 대하여 시스템을 구현하고 실험을 통하여 비교-분석 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
This study explores whether Koreans exploit their native coda-neutralization process when recognizing words in Korean continuous speech. According to the phonological rules in Korean, coda-neutralization process must come before the liaison process, as long as the latter(i.e. liaison process) occurs between 'words', which results in liaison-consonants being coda-neutralized ones such as /b/, /d/, or /g/, rather than non-neutralized ones like /p/, /t/, /k/, /ʧ/, /ʤ/, or /s/. Consequently, if Korean listeners use their native coda-neutralization rules when processing speech input, word recognition will be hampered when non-neutralized consonants precede vowel-initial targets. Word-spotting and word-monitoring tasks were conducted in Experiment 1 and 2, respectively. In both experiments, listeners recognized words faster and more accurately when vowel-initial target words were preceded by coda-neutralized consonants than when preceded by coda non-neutralized ones. The results show that Korean listeners exploit the coda-neutralization process when processing their native spoken language.
Spoken dialog tasks incur many errors including speech recognition errors, understanding errors, and even dialog management errors. These errors create a big gap between the user's intention and the system's understanding, which eventually results in a misinterpretation. To fill in the gap, people in human-to-human dialogs try to clarify the major causes of the misunderstanding to selectively correct them. This paper presents a method of clarification techniques to human-to-machine spoken dialog systems. We viewed the clarification dialog as a two-step problem-Belief confirmation and Clarification strategy establishment. To confirm the belief, we organized the clarification process into three systematic phases. In the belief confirmation phase, we consider the overall dialog system's processes including speech recognition, language understanding and semantic slot and value pairs for clarification dialog management. A clarification expert is developed for establishing clarification dialog strategy. In addition, we proposed a new design of plugging clarification dialog module in a given expert based dialog system. The experiment results demonstrate that the error verifiers effectively catch the word and utterance-level semantic errors and the clarification experts actually increase the dialog success rate and the dialog efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2800-2812
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2012
The purpose of this study was to examine the syllable-word boundary misalignment cost on word segmentation in Korean continuous speech. Previous studies have demonstrated the important role of syllabification in speech segmentation. The current study investigated whether the resyllabification process affects word recognition in Korean continuous speech. In Experiment I, under the misalignment condition, participants were presented with stimuli in which a word-final consonant became the onset of the next syllable. (e.g., /k/ in belsak ingan becomes the onset of the first syllable of ingan 'human'). In the alignment condition, they heard stimuli in which a word-final vowel was also the final segment of the syllable (e.g., /eo/ in heulmeo ingan is the end of both the syllable and word). The results showed that word recognition was faster and more accurate in the alignment condition. Experiment II aimed to confirm that the results of Experiment I were attributable to the resyllabification process, by comparing only the target words from each condition. The results of Experiment II supported the findings of Experiment I. Therefore, based on the current study, we confirmed that Korean, a syllable-timed language, has a misalignment cost of resyllabification.
This paper summarizes some recent findings with respect to how prosodic structure is manifested in fine-grained phonetic details and how such phonetic manifestation of prosodic structure may be exploited in spoken word recognition.
본 논문은 초등학교 예비교사 100명을 대상으로 수학적 '문제 만들기'의 문장에 나타나는 오류를 분석하고 그에 대한 간단한 예방책을 기술한 논의이다. '문제 만들기' 문장에는 '음운 오류, 단어 오류, 문장 오류, 의미 오류, 표기 오류' 등 5가지 오류 유형이 나타났다. 이를 다시 14개의 세부 유형으로 구분하여 세부적으로 논의하였다. 곧 음운 오류의 유형은 'ㄹ'첨가 오류와 조사끼리의 준말 사용 오류가 있다. 단어 오류는 크게 '부적절한 사용 오류'와 '부당한 생략 오류'로 구분하고 이를 다시 조사, 어미, 어휘의 사용 오류와 조사와 어휘의 부당한 생략 오류로 유형화하였다. 문장 오류는 '지시 대상의 오류, 문장 성분의 생략 오류, 어순 오류, 자체 비문'의 네 가지로 유형화하였다. 의미 오류는 논리적 모순 관계 오류와 중의성을 띄는 의미 오류에 대해서만 논의하였고, 표기 오류는 띄어쓰기와 문장 부호, 철자에 관한 한글 맞춤법 오류와 외래어 표기법 오류 등에 대하여 논의하였다. 또한 14개의 문법적 세부 오류 유형을 방지하기 위한 예방책을 제시하였다. 먼저 구어와 문어의 차이를 인식하고, 둘째 글을 쓰는 문어 상황에 맞도록 구어적 표현을 지양하도록 하는 것, 셋째 국어 기본 문형 학습에 대한 강조, 넷째 단어 의미의 명확한 이해를 바탕으로 한 의미의 논리적 전개 인식을 제안하였으며, 끝으로 국어 어문 규정에 대한 학습을 제안하였다. 그리고 대학생 글쓰기 교육에 대한 필요성에 대한 재인식을 결론으로 갈음하였다.
This paper describes the development of a speaker-dependent isolated word recognizer as applied to voice dialing in a car noise environment. for this purpose, several methods to improve performance under such condition are evaluated using database collected in a small car moving at 100km/h The main features of the recognizer are as follow: The endpoint detection error can be reduced by using the magnitude of the signal which is inverse filtered by the AR model of the background noise, and it can be compensated by using variants of the DTW algorithm. To remove the noise, an autocorrelation subtraction method is used with the constraint that residual energy obtainable by linear predictive analysis should be positive. By using the noise rubust distance measure, distortion of the feature vector is minimized. The speech recognizer is implemented using the Motorola DSP56001(24-bit general purpose digital signal processor). The recognition database is composed of 50 Korean names spoken by 3 male speakers. The recognition error rate of the system is reduced to 4.3% using a single reference pattern for each word and 1.5% using 2 reference patterns for each word.
In this paper, we propose a Korean speech understanding model using dictionary and thesaurus. The proposed model search the dictionary for the same word with in input text. If it is not in the dictionary, the proposed model search the high level words in the high level word dictionary based on the thesaurus. We compare the probability of sentence understanding model with threshold probability, and we'll get the speech understanding rate. We evaluated the performance of the sentence speech understanding system by applying twenty questions game. As the experiment results, we got sentence speech understanding accuracy of 79.8%. In this case probability of high level word is 0.9 and threshold probability is 0.38.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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