음성 합성시 필요한 발음열을 직접 작성할 경우, 작성자의 전문적 언어 지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며, 일관성을 유지하기 어렵다. 또한 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형...

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음성 합성시 필요한 발음열을 직접 작성할 경우, 작성자의 전문적 언어 지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며, 일관성을 유지하기 어렵다. 또한 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형...
음성 합성시 필요한 발음열을 직접 작성할 경우, 작성자의 전문적 언어 지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며, 일관성을 유지하기 어렵다. 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 형태 음운론적 분석에 기반하여 문자열을 자동으로 발음열로 변환하는 발음 생성 시스템을 제안한다.
이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자 등을 정규화 및 불규칙 처리를 수행하고 복합명사 분해사전을 이용한 복합명사 분해를 이용해 ㄴ- 첨가 규칙을 전 처리한 후, 음운 변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 형태소 분석되지 않은 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운변화를 가져옴은 물론, 특히 ㄴ- 첨가가 적용되는 문장은 7∼8%정도의 나은 발음열을 생성할 수 있었다. 그 결과, 이 논문의 자동 발음열 생성기는 한국어 TTS 시스템의 한국어 처리라는 고질적인 문제 해결에 좋은 방향과 결과를 제시해 줄 것이다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The TTS(Text to Speech) systems have used pronunciation lexicon with possible multiple phonetic transcriptions for each word. The pronunciation lexicon is often manually created. This process requires a lot of time and efforts, and furthermore, it is ...
The TTS(Text to Speech) systems have used pronunciation lexicon with possible multiple phonetic transcriptions for each word. The pronunciation lexicon is often manually created. This process requires a lot of time and efforts, and furthermore, it is very difficult to maintain consistency of lexicon. To handle these problems, we present a model based on morphophonological analysis for automatically generation Korean pronunciation variants.
By analyzing phonological variations frequently found in spoken Korean, we have derived about phonemic contexts that would trigger the multilevel application of the corresponding phonological process, which consists of phonemic and allophonic rules. In generating pronunciation variants, morphological analysis is preceded to handle variations of phonological words. According to the mophological category, a set of tables reflecting phonemic context is looked up to generate pronunciation variants.
Our experiments show that the proposed model produces mostly correct pronunciation variants of phonological words. Then we estimated how useful the pronunciation lexicon and training phonetic training phonetic transcription using this proposed systems.
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