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문제 정의
- 본 연구에서는 이에 대한 대안으로서 먼저 실제 발화에서 끊어읽기가 발생하는 요인을 검토하였다. 그리고 이들 요인에 부합하여 안정되게 끊어읽기를 하는 사람이 텍스트에 끊어읽기를 표기하여 다량의 데이터를 확보하였다.
- •음운환경과 사회적 관습 (표준어) 의해 기본이 결정되지만 구내 단어간 결합관계에 의해 변화된다. 본 연구에서는 의미구조, 화자의 의도 발화속도와 같은 언어 외적인 요인은 배제하고 구문구조, 단어간 품사 결합 현상 등의 요인을 문장의 끟어읽기에 영향을 미치는 것으로 국한한다. 이 경우 문장내 어절의 품사열과 률적 끊어읽기 분포도를 입력으로 한 NN학습 혹-은 HMM을 이용하여 끊어읽기 위치 및 길이의 추정이 가능함을알 수 있다[10-13].
- 이 경우 문장내 어절의 품사열과 률적 끊어읽기 분포도를 입력으로 한 NN학습 혹-은 HMM을 이용하여 끊어읽기 위치 및 길이의 추정이 가능함을알 수 있다[10-13]. 그러므로 여기서는 이들 요인을 기준으로 하여 문장의 끊어읽기 추정기를 작성하고, 8,693 문장의 텍스트 데이타에 수작업으로 기록한 끊어읽기 정보를 대상으로 NN학습과 HMM추정결과를 비교 검토하여 음성합성기에 활용, 합성음의 자연성을 개선하고자 한다.
- 또 문형, 문장의 길이, 의미구조, 구문구조, 화자의 의도 발화속도에 따라 끊어읽기가 달라지므로 실제 발화에서 나타나는 끊어읽기와 수작업 결과가 일치하지 않는단점이 있지만 이들 문제를 통계적 분석방법으로 해소하고자 한다. 표 1에 대표적 품사별 끊어읽기 종류에 따른빈도를 나타내었다.
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NN을 학습하는데 있어서 그 목적은 입력된 품사열 정보를 이용하여 target 어절 뒤에 올 juncture type을 예측하는데 있다. 이 목적을 위해서 방법 1에서는 연속되는 5
가설 설정
- 그리고 이들 요인에 부합하여 안정되게 끊어읽기를 하는 사람이 텍스트에 끊어읽기를 표기하여 다량의 데이터를 확보하였다.이를 위해서 우리는 다음을 가정하였다. 발성자가 자신의의사를 표현하고자 할 때 먼저 의미구조를 형성하고, 이를 전달하기에 적합한 단어들을 선택하며, 단어들의 연결이 자연스러운 구문구조를 작성한 뒤, 조음기관을 이용하여 음절단위로 발성하며 조음기관의 물리적 제약을 받게된다.
- •숨쉬기는 문장, 절, 분리도가 높은 구의 경계에서 일어난다.
- • 자연스러운 숨쉬기는 그 의미적 경계가 뚜렷한 경우를 기준하여 일어난다.
- •음운환경과 사회적 관습 (표준어) 의해 기본이 결정되지만 구내 단어간 결합관계에 의해 변화된다. 본 연구에서는 의미구조, 화자의 의도 발화속도와 같은 언어 외적인 요인은 배제하고 구문구조, 단어간 품사 결합 현상 등의 요인을 문장의 끟어읽기에 영향을 미치는 것으로 국한한다.
- • 어절과 어절사이에 끊어읽기가 존재한다고 가정한다. 끊어읽기 유형은 단순하게는 NB (no break), B (break)의2가지로 둘 수 있으며, NB, SB, MB, LB의 4가지 혹은그 이상으로 둘 수 있다.
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