It is well known that Japanese prosodic structure assumes mora below the syllable tier. Syllables with V or CV structure are counted as having one morn whereas those with coda consonants /-pp, -tt, -kk, -ss, -N/ or long vowels are counted as having two morns in Japanese. This study measured the acoustic duration of these special moras ('tokusyuhaku') produced by Tokyo dialect speakers to see if they are isochronic with V or CV. It also examined the production of Korean(Seoul/Kyungsang dialect) and Chinese native speakers loaming Japanese as a second language to examine how the learners' first language influence their second language. Finally, it examined how speakers of the Akita dialect, which is blown as a syllabeme dialect in Japanese, produced them. The results showed that intra-speaker variation as well as inter-speaker variation was observed in the production by Akita dialect speakers. Production of native speakers of Chinese and Kyungsang dialect of Korean -- which have vowel length contrast in their phonological systems -- showed a similar result to Tokyo dialect speakers, which implies the influence of the learners' first language on the acquisition of the second language.
개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서는 bidirectional LSTM CRFs가 가장 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이기 때문에 입력이 되는 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 그리고 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터를 사용한다. 음절 기반에서 단어 기반 임베딩 벡터로 확장하기 위하여 bidirectional LSTM을 이용하고, 그 입력으로 학습 데이터에서 추출한 개체명 분포를 이용하였다. 그 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것보다 4.93%의 성능 향상을 보였다.
의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.
Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.
This study was conducted to examine the effect of word length on auditory word recognition. Word length can be defined by several sublexical units, such as letters, phonemes, syllables, etc. To find out which sublexical units are influential in auditory word recognition, the auditory lexical decision task was used. In Experiment 1, we examined the partial correlation between the speed of reaction time and the number of sublexical units, and in Experiment 2, we executed ANOVA to find out which sublexical length variable was an influential unit. Through these two experiment, we concluded syllable length was the most important variable on auditory word recognition.
The purpose of this study is to analyze the intonational slope characteristics of the Korean news utterances. Prosodic phrases were analyzed in terms of the K-ToBI labeling system. In addition, the change of intonation contour that occurs throughout the sentences was discussed in terms of types of media and gender. Results showed that the overall declination of the intonation contour of radio and male revealed a gentler slope than that of TV and female, respectively. While the regression of the top line slope showed male's higher $R^2$ with the number of words, the base line slope of the radio and female was proved to be highly influenced from the number of syllables, words, and prosodic phrases. A lot more independent variables statistically affected to the base line slope. This means that the base line slope was strongly related to the variables, the top line slope, otherwise, could be more freely fluctuated due to the light correlation with them.
개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
Kim, Dong-Jun;Lee, Jae-Hyuk;Yoon, Tae-Sung;Park, Sang-Hui
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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대한의용생체공학회 1990년도 춘계학술대회
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pp.51-55
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1990
In this study, a peripheral auditory model used as a frequency feature extractor and a recurrent network which has recurrent links on input nodes is constructed in order to show the reliability of the recurrent network as a recognizer by executing recognition tests for 4 Korean placenames and syllables. As a result of this study, a refined weight compensation method is proposed and, using this method, it is possible to improve the system operation. The recurrent network in this study reflects well time information of temporal speech signal.
재즈음악의 즉흥연주(Improvisation)는, 재즈음악의 발생과 함께 발전되어 온 연주 형태의 하나이며, 재즈음악을 대표하는 상징적인 요소라고 할 수 있다. 대부분의 사람들에게 즉흥연주는 재즈의 가장 중요한 요소로써 여겨지고 있다. 재즈 음악인들은 종종 '재즈'와 '즉흥연주'를 같은 의미를 가진 동일 어처럼 사용하기도 한다. 한편, 재즈보컬리스트들은 기악연주자와는 달리, 즉흥연주를 하지 않아도 된다는 인식이 있는 것은 사실이다. 그러나 그 중요성에 차이가 있을 뿐, 보컬즉흥연주 역시 재즈보컬들의 특성을 다른 장르의 보컬들과 구분하는 상징적이고 핵심적인 요소임에는 틀림없다. 컬리스트의 경우, 음악이론 외에, 즉흥연주의 선율을 가창하기 위하여 필요한 또 하나의 요소가 있는데, 이는 즉흥연주의 악구를 표현하는 수단인 스캣음절이다. 본 논문에서는 즉흥연주 선율표현에 많이 사용되는 음표들과 연주기법들을 중심으로 스캣음절사용에 대하여 연구해 보고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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제28B권7호
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pp.548-556
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1991
In this paper, Korean spoken continuous digits are ercognized using DHMM(Dynamic Hidden Markov Model) and lexical analysis to provide the base of developing voice dialing system. After segmentation by phoneme unit, it is recognized. This system can be divided into the segmentation section, the design of standard speech section, the recognition section, and the lexical analysis section. In the segmentation section, it is segmented using the ZCR, O order LPC cepstrum, and Ai, parameter of voice speech dectaction, which is changed according to time. In the standard speech design section, 19 phonemes or syllables are trained by DHMM and designed as a standard speech. In the recognition section, phomeme stream are recognized by the Viterbi algorithm.In the lexical decoder section, finally recognized continuous digits are outputed. This experiment shiwed the recognition rate of 85.1% using data spoken 7 times of 21 classes of 7 continuous digits which are combinated all of the occurence, spoken by 10 man.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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