[논문]한국어 자연발화 음성코퍼스의 남성 모음 포먼트 연구

김순옥; 윤규철

doi:10.13064/ksss.2015.7.2.095

한국어 자연발화 음성코퍼스의 남성 모음 포먼트 연구
A Study on the Male Vowel Formants of the Korean Corpus of Spontaneous Speech 원문보기

말소리와 음성과학 = Phonetics and speech sciences, v.7 no.2, 2015년, pp.95 - 102

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this paper is to extract the vowel formants of the ten adult male speakers in their twenties and thirties from the Korean Corpus of Spontaneous Speech [4], also known as the Seoul corpus, and to analyze them by comparing to earlier works on the Buckeye Corpus of Conversational Speech [1] in terms of the various linguistic factors that are expected to affect the formant distribution. The vowels extracted from the Korean corpus were also compared to those of the read Korean. The results showed that the distribution of the vowel formants from the Korean corpus was very different from that of read Korean speech. The comparison with English corpus and read English speech showed similar patterns. The factors affecting the Korean vowel formants were the interviewer sex, the location of the target vowel or the syllable containing it with respect to the phrasal word or utterance and the speech rate of the surrounding words.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

마지막으로 발화 속도가 포먼트 값에 미치는 영향을 살펴보자. <표 3>에 의하면, 타겟 모음을 중심으로 세 어절 혹은 다섯 어절을 말하는 동안의 발화 속도가 대부분의 모음 포먼트 값에 유의미한 영향을 끼치고 있다는 것을 알 수 있다.
모음의 포먼트 분석을 통해 한국어와 영어의 자연발화와 낭독체 음성의 특징을 살펴볼 것이며, 포먼트 값에 영향을 미칠 가능성이 있는 여러 요인들에 대하여 통계 분석을 실시하고자 한다.
본 연구에서는 [4]의 한국어 자연발화 음성코퍼스를 이용하여 자연발화 음성의 모음 포먼트를 연구하고 낭독체 음성과 비교하고자 한다. 영어와의 비교를 위해 분석 대상은 20대와 30대 성인 남성 각각 5명씩, 총 10명으로 제한하였다.
본 연구에서는 서울코퍼스의 성인 남성 10명의 자연발화 음성으로부터 모음 포먼트와 포먼트 값에 영향을 미칠 것으로 예상되는 언어학적 요인들을 추출하여, 영어 낭독체 음성과 자연발화 음성을 대상으로 비교 분석하였다.
에서 영어의 자연발화와 낭독체 모음을 비교하였듯이, 의 한국어 자연발화를 한국어 낭독체 모음과 비교하여 보자.
이번에는 두 모음 포먼트의 값에 영향을 미칠 가능성이 있는 요인에 대하여 살펴보기로 한다. 잠재적인 요인으로 추출된 항목 가운데에, 화자의 성별과 연령은 남성과 20~30대로 통일되었으므로 인터뷰 진행자의 성별 등 나머지 요인들에 대하여 개별 모음별로 반복측정 일원 분산분석을 시행하였다.
이번에는 한국어와 영어의 자연발화 음성을 비교해 보기로 하자. 두 언어의 모음 포먼트 분포를 <그림 6>에 나타내었다.

제안 방법

분석은 프랏(Praat, ver. 5.4.04)을 사용하여 에 제시된 한국어 모음 포먼트에 대하여 모음 산점도를 그렸으며, 특히 각 표준편차의 비율 내에 속하는 모음에 대하여 포먼트 분포를 시각적으로 용이하게 알아볼 수 있도록 에서와 같이 타원형으로 된 등고선 형태의 산점도를 그렸다.

대상 데이터

한국어 자연발화 음성코퍼스(이하 서울코퍼스)는 [4]의 연구에서 구축된 코퍼스로, 10대, 20대, 30대, 40대의 서울 지역 화자가 각각 10명씩 총 40명으로 구성되어 있다. 각 연령대에는 남녀 각각 5명씩으로 구성되어 있다. 각 화자는 약 1시간 가량 인터뷰 진행방식으로 다양한 주제에 대하여 자신의 생각을 자연스럽고 자발적으로 표현하고 있다.
모음은 언어 연구에 있어서 가장 핵심적인 연구 대상 중 하나이며, 그중에서도 모음 발성 시 성도의 공명 특성을 반영하는 포먼트에 대한 연구는 언어 연구의 기초를 이룬다고 할 수 있다. 많은 언어를 대상으로 모음에 대한 연구가 수행되어 왔지만, 최근까지도 그 연구 대상은 주어진 문장이나 단어를 보고 읽는 낭독체 음성 녹음이었다. 낭독체 녹음도 나름의 의미는 있지만, 일반 화자들이 일상 생활에서 자연스럽게 또 자발적으로 수행하는 의사소통 행위에서 나오는, 소위 자연발화와는 분명한 차이가 있을 것이다.
본 연구에서는 분석의 대상으로 서울코퍼스의 20대와 30대 성인 남성 총 10명을 선택하였으며, 영어와의 비교 대상으로 벅아이 코퍼스의 30대 이하 미국 남성 10명의 자연발화 음성과, [3]에서 공개된 미국 성인 남성 33명의 낭독체 음성을 선택하였다.
분석할 자료는 프랏 스크립트를 작성하여 음성코퍼스 레이블 파일로부터 추출하였다. <그림 3>은 이 스크립트를 실행하면 나타나는 초기 화면이다.
본 연구에서는 [4]의 한국어 자연발화 음성코퍼스를 이용하여 자연발화 음성의 모음 포먼트를 연구하고 낭독체 음성과 비교하고자 한다. 영어와의 비교를 위해 분석 대상은 20대와 30대 성인 남성 각각 5명씩, 총 10명으로 제한하였다.
한국어 자연발화 음성코퍼스(이하 서울코퍼스)는 [4]의 연구에서 구축된 코퍼스로, 10대, 20대, 30대, 40대의 서울 지역 화자가 각각 10명씩 총 40명으로 구성되어 있다. 각 연령대에는 남녀 각각 5명씩으로 구성되어 있다.
또한 비교를 위해 사용할 영어의 모음 토큰 수와 포먼트 값 등도 볼 수 있다. 한국어와 영어의 자연발화는 동일하게 각각 10명의 20대 혹은 30대 성인 남성으로부터 얻은 자료이며, 영어 낭독체 음성은 33명의 성인 남성으로부터 얻은 자료이다.

데이터처리

04)을 사용하여 <표 1>에 제시된 한국어 모음 포먼트에 대하여 모음 산점도를 그렸으며, 특히 각 표준편차의 비율 내에 속하는 모음에 대하여 포먼트 분포를 시각적으로 용이하게 알아볼 수 있도록 <그림 1>에서와 같이 타원형으로 된 등고선 형태의 산점도를 그렸다. 또한 추출해 낸 언어학적 요인들이 모음 포먼트 값에 미치는 영향을 알아보기 위하여 알(R, ver. 3.2.0)을 사용하여 반복측정 일원 분산분석과 단순 선형 회귀분석을 시행하였다. 유의성은 알의 표시 방식을 따라 *의 개수가 한 개인 경우 95%, **인 경우는 99%, ***인 경우는 99.
이번에는 두 모음 포먼트의 값에 영향을 미칠 가능성이 있는 요인에 대하여 살펴보기로 한다. 잠재적인 요인으로 추출된 항목 가운데에, 화자의 성별과 연령은 남성과 20~30대로 통일되었으므로 인터뷰 진행자의 성별 등 나머지 요인들에 대하여 개별 모음별로 반복측정 일원 분산분석을 시행하였다. 타겟 모음을 중심으로 세 어절, 혹은 다섯 어절에서 보이는 발화속도 요인에 대하여는 단순 선형 회귀분석을 시행하였다.
잠재적인 요인으로 추출된 항목 가운데에, 화자의 성별과 연령은 남성과 20~30대로 통일되었으므로 인터뷰 진행자의 성별 등 나머지 요인들에 대하여 개별 모음별로 반복측정 일원 분산분석을 시행하였다. 타겟 모음을 중심으로 세 어절, 혹은 다섯 어절에서 보이는 발화속도 요인에 대하여는 단순 선형 회귀분석을 시행하였다. 이들 중에서 주효과를 보이는 요인을 나열하면 <표 2>와 <표 3>과 같다.

성능/효과

비교 분석을 통해 밝혀진 사실은 다음과 같다. 낭독체 음성과 자연발화 음성으로부터 얻은 모음들의 포먼트 값은 그 분포 유형이 매우 비슷하여, 영어와 한국어 모두 낭독체 음성의 모음 포먼트가 자연발화에 비하여 그 분포 범위가 넓고 모음 사이의 거리가 비교적 멀었다. 두 언어 모두 자연발화 모음 포먼트는 분포 범위가 좁고 모음 사이의 간격이 좁아 서로 중첩되는 영역이 상당히 많았다.
두 번째로, 에 의하면 타겟 모음이 단어 안에서 어두, 어중, 어미의 어느 곳에 위치하느냐에 따라 포먼트 값이 영향을 받는 것으로 나타났다.
낭독체 음성과 자연발화 음성으로부터 얻은 모음들의 포먼트 값은 그 분포 유형이 매우 비슷하여, 영어와 한국어 모두 낭독체 음성의 모음 포먼트가 자연발화에 비하여 그 분포 범위가 넓고 모음 사이의 거리가 비교적 멀었다. 두 언어 모두 자연발화 모음 포먼트는 분포 범위가 좁고 모음 사이의 간격이 좁아 서로 중첩되는 영역이 상당히 많았다. 특히 한국어 모음 /오/와 /우/는 자연발화에서 얻어진 분포가 매우 특이한 양상을 나타냈다.
모음 포먼트 값에 영향을 미치는 잠재적 요인을 분석한 결과, 인터뷰 진행자의 성별이나, 타겟 모음 혹은 모음이 소속한 음절이 어절 혹은 발화 내에서 어디에 위치해 있느냐가 포먼트 값에 다양한 양상으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 타겟 모음을 포함한 어절을 중심으로 발화 속도도 다소 영향을 미치고 있는 것으로 보였다.
모음 포먼트 값에 영향을 미치는 잠재적 요인을 분석한 결과, 인터뷰 진행자의 성별이나, 타겟 모음 혹은 모음이 소속한 음절이 어절 혹은 발화 내에서 어디에 위치해 있느냐가 포먼트 값에 다양한 양상으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 타겟 모음을 포함한 어절을 중심으로 발화 속도도 다소 영향을 미치고 있는 것으로 보였다.
한가지 눈에 띄는 사항은 /오/와 /우/ 모음의 위치인데, 일반적으로 알려진 위치를 벗어나, /우/ 모음이 /오/ 모음보다 수직축에서 약간 밑으로 내려와 있음을 볼 수 있다. 반복 측정 일원 분산분석과 사후분석을 통해 본 결과 제1포먼트에 있어서는 /애(에)/와 /우/ 모음 집단과 /어/와 /으/ 모음 집단이 차이가 없는 것으로 나타났고, 제2포먼트는 모든 모음 집단이 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구를 통해 기존의 한국어 낭독체 음성에서 알 수 없었던 한국어 자연발화 음성 모음의 특징들을 알아낼 수 있었고, 기존 영어 자연발화 연구와의 비교를 통해, 자연발화 구어체의 특성에 좀더 가까이 다가간 계기가 되었다고 생각한다.
세 번째로 타겟 모음이 발화 안에서 어디에 위치하느냐에 따라 포먼트 값에 영향을 미친 것으로 나타났다. <표 2>에 의하면, 어절 내에서의 위치와는 세부적인 차이가 있으나 많은 모음에서 영향을 미치는 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	벅아이 코퍼스는 어떤 코퍼스인가?	최근에는 [1]의 벅아이 코퍼스라는 자연발화 영어 음성코퍼스가 배포되어, 영어에 대한 자연발화 음성 연구가 활발히 진행되고 있다. [2]의 연구에서는 벅아이 코퍼스와 [3]의 낭독체 발화를 비교하여 자연발화 음성과 낭독체 음성에서의 영어 모음을 비교 연구하였다.
	인터뷰 진행자의 성별이나 타겟모음 위치 외에 모음 포먼트에 영향을 주는 요인은?	모음 포먼트 값에 영향을 미치는 잠재적 요인을 분석한 결과, 인터뷰 진행자의 성별이나, 타겟 모음 혹은 모음이 소속한 음절이 어절 혹은 발화 내에서 어디에 위치해 있느냐가 포먼트 값에 다양한 양상으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 타겟 모음을 포함한 어절을 중심으로 발화 속도도 다소 영향을 미치고 있는 것으로 보였다.
	자연발화 음성에 비해 낭독체 음성의 차이점은?	비교에 따르면 <그림 1>에서 보듯이 모음 포먼트에 있어서 많은 차이가 있다. 두 연구 사이에 50여년이라는 시간 차이를 감안하더라도 낭독체 음성은 자연발화 음성보다는 두 포먼트 값의 분포에 있어서 그 범위가 상당히 넓고 모음 사이의 간격도 매우 멀리 떨어져 있음을 알 수 있다.

참고문헌 (6)

Pitt, M.A., Dilley, L., Johnson, K., Kiesling, S., Raymond, W., Hume, E. & Fosler-Lussier, E. (2007). Buckeye Corpus of Conversational Speech (2nd release) [www.buckeyecorpus.osu.edu] Columbus, OH: Department of Psychology, Ohio State University (Distributor).
Yoon, K. & Noh, H. (2012). An analysis of the vowel formants of the young males in the Buckeye corpus. Phonetics and Speech Sciences 4(2), 41-49. (윤규철, 노혜욱 (2012). 벅아이 코퍼스에서의 젊은 성인 남성의 모음 포먼트 분석. 말소리와 음성과학 4(2), 41-49.)

원문보기 상세보기
Peterson, G. & Barney, H. (1952). Control methods used in a study of vowels. Journal of the Acoustical Society of America 24, 175-184.

상세보기
Yun, W., Yoon, K., Park, S., Lee, J., Cho, S., Kang, D., Byun, K., Hahn, H. & Kim, J. (2015). The Korean Corpus of Spontaneous Speech. Daegu: Industry-Academic Cooperation Foundation, Keimyung University (Distributor).
Yoon, T. & Kang, Y. (2014). Monophthong analysis on a large-scale speech corpus of read-style Korean. Phonetics and Speech Sciences 6(3), 139-145. (윤태진, 강윤정 (2014). 한국어 대용량발화말뭉치의 단모음분석. 말소리와 음성과학 6(3), 139-145.)

원문보기 상세보기
Ferguson, S. H. & Kewley-Port, D. (2007). Talker differences in clear and conversational speech: Acoustic characteristics of vowels. J. Speech Lang. Hear. Res. 50, 1241-1255.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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