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한국어 연속음성인식을 위한 발음사전 구축

Pronunciation Dictionary For Continuous Speech Recognition

2000 가을 학술발표논문집(Ⅱ), 2000 Oct., 2000년, pp.197 - 199  

이경님 (서강대학교 컴퓨터학과) ,  정민화 (서강대학교 컴퓨터학과)

초록
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연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 발음열 생성기[2]에서 가지고 있던 규칙 오류 수정 및 적용되지 않았던 음운변화 현상을 재정리하여 시스템을 안정화 시켰다. 이로써 낭독체 연속음성 인식에서의 학습용 발음열 말뭉치 생성 도구로서의 이용과 인식용 발음사전 생성기로서 유용하게 이용할 수 있도록 하였다.
  • 본 논문에서는 발음열 자동생성을 위해 규칙기반의 발음열 자동 생성 시스템[2]을 안정화하여 낭독체 음성인식을 위한 발음사전 생성에 유용하게 사용할 수 있게 하였다.
  • 이중 어휘모델에 사용되는 발음사전은 인식 대상 어휘에 대한 음소 단위의 발음열로 구성된다. 논문에서는 인식 시스템의 필수요소인 발음사전 구성을 위하여 한국어 음운변화 규칙을 정리하고, 이에 기반하여 발음열을 출력하는 발음열 자동 생성기를 구축하였다. 또한 발음열 자동 생성기를 이용하여 연속음성인식에 적합한 발음사전의 구성을 비교 실험하였다.
  • 현재 구축된 발음사전은 발음열 생성 결과만을 사용하고 있지만 앞뒤의 문맥정보에 따른 변이 현상의 반영과 한국어가 가지고 있는 상위 언어지식 및 제약사항을 이용할 수 있는 사전을 구축하고자 한다.
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