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한국어 음성 합성을 위한'이음표'의 문자 전사
Transcribing Some Text Symbols for Improving Korean TTS System 원문보기

한국정보과학회 03 봄 학술발표논문집(B), 2003 Apr., 2003년, pp.558 - 560  

정영임 (부산대학교 인지과학 협동과정, 전자전기정보컴퓨터공학부, 한국어 정보처리 연구실) ,  정휘웅 (부산대학교 인지과학 협동과정, 전자전기정보컴퓨터공학부, 한국어 정보처리 연구실) ,  윤애선 (부산대학교 인지과학 협동과정, 전자전기정보컴퓨터공학부, 한국어 정보처리 연구실) ,  권혁철 (부산대학교 인지과학 협동과정, 전자전기정보컴퓨터공학부, 한국어 정보처리 연구실)

초록
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최근 신문기사의 음성 서비스 등 음성합성 연구가 실용단계로 접어들고 있으나, 텍스트의 비-문자 처리에는 오류율이 높다. 본 연구는 신문 텍스트에 나타나는 비-문자 중 중의성이 높은 이음표의 문자화 유형을 6가지로 제시하고, 이음표를 포함한 어절의 패턴화된 구조 및 좌우 문맥 정보를 이용하여 이음표의 문자화 규칙을 알아본다. 제시된 이응표의 문자화 규칙과 이음표가 좌우 문맥 숫자의 문자화에 미치는 영향에 따른 숫자 읽기 방식을 포함하여 이음표 포함된 텍스트의 문자화 전사 시스템을 구현하였고, 2런치 J신문 텍스트를 코퍼스로 하여 이음표 문자화 시스템의 정확도를 측정하였다. 아울러 실험 결과에서 오류로 나타난 유형을 분석하여 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 신문 텍스트에서 규칙에 기반한 이음표의 문자화 전처리를 위한 자동 전사 시스템울 구현한다. 이를 위해 사용된 말뭉치는 1개 신문 2년치(2000년 1월~2001년 12월) 기사에서 이음표를 포함한 어절 37,000여 건을 추출하여 분석하였고, 동일 신문 2달치와 4달치의 기사애서 이음표롤 포함한 어절 418건과 569건을 추출해 평가용 말뭉치로 사용하였다.
  • 이상 본 연구에서는 신문 텍스트에서 이음표의 자동문자화 방식 및 이음표가 좌우 문맥 숫자에 미치는 영향을 바탕으로 규칙 기반하여 이음표의 자동 전사 시스템을 구현해 보았다. 실제 신문 텍스트 코퍼스를 시스템을 통해 자동 처리한 결과 정확도가 95.
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