보고서 정보
주관연구기관 |
연세대학교 Yonsei University |
연구책임자 |
차일환
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참여연구자 |
윤대희
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발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 1986-10 |
주관부처 |
과학기술부 |
사업 관리 기관 |
연세대학교 Yonsei University |
등록번호 |
TRKO200200012268 |
DB 구축일자 |
2013-04-18
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초록
▼
한글의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한글을 음소별로 분리가 가능함에 착안하여, 자음과 모음으로 구성된 단음을 자음과 모음인 음소로 분리하고, 분리된 각각의 음소를 선형 예측법과 편자기 상관법, 플만트에 의해서 분석하며, 분석된 데이터를 이용하여 단음을 음소에 의하여 인식하는 실험을 행하였다.
자음과 모음으로 구성된 단음에서 같은 자음과 같은 모음은 그 특성이 서로 비슷함을 실험을 통하여 확인하였다. 또, 자음과 모음인 음소들을 규칙적으로 결합하여 한글의 모음, 복모음, 단음, 단어, 연속음 등을 합성하였다.
이러한 한글
한글의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한글을 음소별로 분리가 가능함에 착안하여, 자음과 모음으로 구성된 단음을 자음과 모음인 음소로 분리하고, 분리된 각각의 음소를 선형 예측법과 편자기 상관법, 플만트에 의해서 분석하며, 분석된 데이터를 이용하여 단음을 음소에 의하여 인식하는 실험을 행하였다.
자음과 모음으로 구성된 단음에서 같은 자음과 같은 모음은 그 특성이 서로 비슷함을 실험을 통하여 확인하였다. 또, 자음과 모음인 음소들을 규칙적으로 결합하여 한글의 모음, 복모음, 단음, 단어, 연속음 등을 합성하였다.
이러한 한글의 합성과 분석의 실험 결과를 토대로 하여, 한글 단음 84자를 자음과 모음으로 분리하여 인식하는 실험을 행하였다.
본 연구에서 분석한 자음과 모음의 데이터의 수는 각각 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수의 예측 차수는 15차이다. 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수는 Durbin법을 이용하여 계산하였으며, 폴만트는 피크-피킹법을 이용하여 추출했다.
특정 화자 2명에 대해서 단음 84자를 모음과 자음으로 분리하여 인식한 실험 결과, 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수가 95.2(%), 편자기 상관 계수가 92.9(%), 폴만트가 97.6(%)의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수가 88.7(%), 편자기 상관 계수가 92.9(%)의 인식률을 얻었다. 또, 자음과 모음으로 결합된 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수가 83.9(%), 편자기 상관 계수가 86.3(%)의 인식률을 얻었다.
그러므로, 본 연구에서는 한글의 단음을 자음과 모음인 음소로 분리하는 일반적인 방법을 이용하여 처리하면, 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축시켜 한글의 단음을 분석하고 인식할 수 있음을 알 수 있다. 또 한글의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등에서도 자음과 모음으로 각각 분리하여 분석하고 인식할 수 있으며, 음소들을 규칙적으로 결합시켜 한글의 음성을 합성할 수 있는 가능성을 알 수 있다.
Abstract
▼
As the Hangul can be phonemically classified according to the characteristic and structure of its pronunciation, Korean syllables are divided into the phonemes such as consonants and vowels. The divided phonemes are analyzed by using the methods of linear prediction, partial autocorrelation and form
As the Hangul can be phonemically classified according to the characteristic and structure of its pronunciation, Korean syllables are divided into the phonemes such as consonants and vowels. The divided phonemes are analyzed by using the methods of linear prediction, partial autocorrelation and formant.
In the experiment, it is shown how to recognize the syllables by using analyzed data and that the characteristics of the same consonants and vowels in syllables are similar. Hangul which is consist of vowels, syllables, words and continuous words is synthesized according to regular combination of the phonemes.
These results are used for the experiment which is to recognize 84 syllables by dividings consonants and vowels.
In this paper, 256 data are used for the analysis and the orders of linear prediction and partial autocorrelation coefficient are 15. The coefficients of linear prediction and partial autocorrelation are computed by Durbin method and formants are found by the peak-picking method.
This experiment is performed for two speakers and, as for vowels, the recognition scores of linear coefficient, partial autocorrelation coefficient and formant are 95.2(%), 92.9(%) and 97.6(%) respectively. As for consonants, the recognition scores of linear prediction coefficient and partial autocorrelation coefficient are 88.8(%) and 92.9(%) and, as for syllables. those are 83.9(%) and 86.9(%) respectively.
In conclusion, it is shown that Korean syllables,dividing the phonemes, are analyzed and recognized with the minimum data and short processing time. Furthermore, it is shown that Korean syllables, words, continuous words and sentences are analyzed and recognized in the same way and it is possible to synthesize Hangul by regular combination of the phonemes.
목차 Contents
- 1. 서론...13
- 2. 음성 발생 이론과 한글...17
- 2.1 음성의 발생 과정...17
- 2.2 성도의 전달 특성...18
- 2.3 한글의 발성 특성...23
- 3. 음성 신호 처리...30
- 3.1 음성 분석...30
- 3.1.1 선형 예측...30
- 3.1.2 편자기 상관...36
- 3.2 음성 인식...43
- 3.3 음소법에 의한 처리...47
- 4. 실험 및 결과 고찰...53
- 4.1 실험...53
- 4.1.1 실험 장치의 구성...53
- 4.1.2 음성의 합성...58
- 4.1.3 단음의 분석...58
- 4.1.3.1 모음 파형의 주기성 조사...59
- 4.1.3.2 단음 파형 중 모음 파형의 주기성 조사...59
- 4.1.3.3 단음 파형 중 같은 모음에서의 유사성 조사...59
- 4.1.3.4 단음 파형 중 같은 자음에서의 유사성 조사...60
- 4.1.4 단음의 인식...60
- 4.2 실험 결과 및 고찰...62
- 4.2.1 음성 합성의 결과 및 고찰...62
- 4.2.2 단음의 분석 결과 및 고찰...62
- 4.2.2.1 모음 파형의 주기성 조사 결과 및 고찰...62
- 4.2.2.2 단음 파형 중 모음 파형의 주기성 조사 결과 및 고찰...64
- 4.2.2.3 단음 파형 중 같은 모음에서의 유사성 조사 결과 및 고찰...64
- 4.2.2.4 단음 파형 중 같은 자음에서의 유사성 조사 결과 및 고찰...67
- 4.2.3 단음의 인식 결과 및 고찰...67
- 5. 결론...78
- 부록...80
- 참고문헌...90
- 논문 발표실적 또는 계획...94
- 본 연구와 관련된 논문지도...94
- 연구기자재 활용방안 및 추후 연구 방향...95
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