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의사 형태소 단위의 연속 음성 인식
Pseudo-Morpheme-Based Continuous Speech Recognition 원문보기

한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호), 1998 Aug. 01, 1998년, pp.309 - 314  

이경님 (서강대 전자계산학과)

초록
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언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력?으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 한국어는 교착어로서 한 어절은 실질 형태소와 조사 나 어미와 같은 형식 형태소로 이루어진다. 따라서 문 장을 단어의 연결로 보는 것이 아니라 형태소의 연결로 형식 형태소의 수를 어느 정도 고정함으로써 사전 크기 를 안정화 시키고 문장 재인식부에서는 언어적인 정보 를 사용하여 음성 인식률을 높이는 방법을 제안하고자 한다.
  • 본 논문에서는 형태소 해석을 수반하는 한국어 연속 음성 인식 시스템을 구현하였다. 음성언어 형태소 해석 을 위해 문장을 구성하는 새로운 디코딩 단위가 필요함 에 따라 의사 형태소(PseudoMorpheme)를 정의하였고, 이를 기반으로 인식실험을 수행하였匸]■.
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