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차선화(Sunhwa Cha),정민화(Minhwa Chung) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
본 논문에서는 자연스러운 대화체 음성 데이터의 특성을 발음사전에 반영하여 전체적인 음성 인식률을 향상 시키기 위해 학습을 기반으로 한 발음열 생성법을 제안하였다. 신경망을 이용하여 표준 발음열과 실제 발화 발음열을 학습하여 발음 사전에 반영할 최적의 발음열을 얻었다. 각 발음열 종류별로, 표준 1-best발음열 사전, 표준 발음 + 수의적 발음사전, 신경망 1-best 발음사전, 신경망 3-best 발음사전을 구성하여, 인식실험을 수행하였다. 실험 결과 신경망 1-best발음사전이 표준 1-best발음사전보다 약 45의 인식률 향상을 보였다. 신경망 3-best발음사전을 인식했을 경우에는 신경망 1-best발음사전보다 약 1%의 향상을 보여 전체적으로 가장 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 대화체 음성인식을 위한 발음사전의 발음열 학습의 유용성을 확인하였다.
전재훈(Jehun Jeon),차선화(Sunhwa Cha),정민화(Minhwa Chung) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
음성인식이나 음성합성시 필요한 발음열을 수작업으로 작성할 경우 작성자의 음운변화 현상에 대한 전문적 언어지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며, 일관성을 유지하기도 쉽지 않다. 또한 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소의 내부와, 복합어에서 결합된 형태소의 경계점, 여러 형태소가 결합해서 한 어절을 이룰 경우 그 어절 내부의 형태소의 경계점, 여러 어절이 한 언절을 이룰 때 구성 어절의 경계점에서 서로 다른 적용 양상을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 형태음운론적 분석에 기반하여 문자열을 자동으로 발음열로 변환하는 발음 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 형태소분석을 이용하지 않은 생성기에 비해 거의 정확한 발음열을 생성했으며, 음성인식기나 TTS에서도 쉽게 이용 될 수 있을 것이다.