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타언어권 화자 음성인식을 위한 혼잡도에 기반한 다중발음사전의 최적화 기법 / 김민아 ; 오유리 ; 김홍국 ; 이연우 ; 조성의 ; 이성로 1

〈Abstract〉 1

1. 서론 2

2. 음성 코퍼스와 Baseline 음성인식기 3

2.1. 음성 코퍼스 3

2.2. Baseline 음성인식기 4

3. 간접적 데이터 기반 타언어권 화자 발음변이 모델링 5

4. 제안된 발음사전 최적화 방법 5

4.1. 혼잡도 측정 방법 6

4.2. 혼잡도 측정을 통한 발음사전 최적화 8

5. 실험 및 결과 8

6. 결론 9

참고문헌 10

[저자소개] 11

초록보기

In this paper, we propose a method for optimizing a multiple pronunciation dictionary used for modeling pronunciation variations of non-native speech. The proposed method removes some confusable pronunciation variants in the dictionary, resulting in a reduced dictionary size and less decoding time for automatic speech recognition (ASR). To this end, a confusability measure is first defined based on the Levenshtein distance between two different pronunciation variants. Then, the number of phonemes for each pronunciation variant is incorporated into the confusability measure to compensate for ASR errors due to words of a shorter length. We investigate the effect of the proposed method on ASR performance, where Korean is selected as the target language and Korean utterances spoken by Chinese native speakers are considered as non-native speech. It is shown from the experiments that an ASR system using the multiple pronunciation dictionary optimized by the proposed method can provide a relative average word error rate reduction of 6.25%, with 11.67% less ASR decoding time, as compared with that using a multiple pronunciation dictionary without the optimization.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
영어 원어민과 한국어 원어민의 한국어운율 인식 이서배 pp.1-11

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한국인과 한국어 학습자의 단모음 발화 김정아 ;김다히 ;이석재 pp.13-36

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청각장애 성인 남성의 음성 특성 서경희 pp.37-49

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자폐 범주성 장애아동과 정상아동의 평서문 읽기에서의 운율구 특성 비교 정금수 ; 성철재 pp.51-65

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대각공분산 GMM에 최적인 선형변환을 이용한 강인한 화자식별 김민석 ;양일호 ;유하진 pp.67-80

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파형보간 코더에서 파라미터간 거리차를 이용한 가변비트율 기법 양희식 ; 정상배 ; 한민수 pp.81-91

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타언어권 화자 음성인식을 위한 혼잡도에 기반한 다중발음사전의 최적화 기법 김민아 ;오유리 ;김홍국 ;이연우 ;조성의 ;이성로 pp.93-103

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한국어 음성인식을 위한 음성학 기반의 유사음소단위 집합 설계 홍혜진 ;김선희 ;정민화 pp.105-124

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한국어 특성과 CRFs를 이용한 자동 띄어쓰기 시스템 이현우 ;차정원 pp.125-141

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TMS320VC5510 DSP를 이용한 AMR 음성부호화기의 실시간 구현 김 준 ;배건성 pp.143-152

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CASA 기반 음성분리 성능 향상을 위한 형태 분석 기술의 응용 이윤경 ; 권오욱 pp.153-168

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참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 S. Goronzy, M. Sahakyan, W. Wokurek, “Is non-native pronunciation modeling necessary”, Proc. Eurospeech, Vol. 1, pp. 309-312, 2001. 미소장
2 J. Bellegarda, “An overview of statistical language model adaptation”, Proc. ITRW on Adaptation Methods for Speech Recognition, pp. 165-174, 2001. 미소장
3 I. Amdal, F. Korkmazsdiy, A. C. Surendran, “Data-driven pronunciation modelling for non-native speakers using association strength between phones”, Proc. ASRU, Vol. 1, pp. 85-90, 2000. 미소장
4 M. Kim, Y. R. Oh, H. K. Kim, “Non-native pronunciation variation modeling using an indirect data-driven method”, Proc. ASRU, Vol. 1, pp. 231-236, 2007. 미소장
5 M. Tsai, F. Chou, L. Lee, “Improved pronunciation modeling by properly integrating better approach for baseform generation, ranking and pruning”, Proc. ISCA Workshop on Pronunciation Modeling and Lexical Access (PMLA), pp. 77-82, 2002. 미소장
6 I. Amdal, F. Korkmazskiy, A. C. Surendran, “Joint pronunciation modelling of non-native speakers using data-driven methods”, Proc. ICSLP, pp. 622-625, 2000. 미소장
7 G. Hernandez-Abrego, L. Olorenshaw, R. Tato, T. Schaaf, “Dictionary refinements based on phonetic consensus and non-uniform pronunciation reduction”, Proc. ICSLP, pp. 551-554, 2004. 미소장
8 SiTEC의 공동 이용을 위한 음성 코퍼스 구축 현황 및 계획 소장
9 김봉완, 이용주, “음성정보기술산업지원센터의 음성 코퍼스 구축 현황 및 계획,” 한국음향학회 춘계 학술대회지, pp. 49-52, 2002. 미소장
10 S. Young, et al., The HTK Book (for HTK Version3.2), Microsoft Corporation, Cambridge University Engineering Department, 2002. 미소장
11 S. Young, J. Odell, P. Woodland, “Tree-based state tying for high accuracy acoustic modeling”, Proc. ARPA Human Language Technology Workshop, pp. 307-312, 1994. 미소장
12 http://www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs831/index.html. 미소장
13 Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals 네이버 미소장

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