성공적인 음성인식·합성 시스템을 구축하기 위해서는 음운론적 지식, 특히 운율 정보의 도입이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우선 음성인식·합성을 위한 운율음운 론의 연구동향을 개관하고, 국어의 음운단위와 경계의 설정에 관한 이론적·실험적 고찰을 정리하였으며, 음운단위에 따른 경계의 자동적 발견을 위하여, 데이터를 수집 하고 시스템을 구현하여 실험을 행하였다. 단순회귀 신경망을 이용하여, 2,200여 개 의 문장에 있는 12,000여개의 음운단어를 외부정보의 도움이 전혀 없이 훈련시킨 결 과, 70%정도의 예측률을 보였다. 본 연구에서 사용한 방법을 다른 정보와 결합하여 사용한다면, 음운경계의 발전과 그에 따른 분절화를 정확하게 행할 수 있으리라 기대 된다.
The introduction of phonological knowledge, prosodic information to speech recognition and synthesis systems is very important to build successful spoken language systems. First, related works of computational phonology is overviewed and the theoretical and experimental studies of prosodic structures and boundaries in Korean are summarized. The main focus of this study is to decide which prosodic phrasing trained on a simple recurrent network. The results show information other than phonetic features. This method can be combined with other useful information to predict the boundaries more correctly and to help segmentation, which are vital for the successful speech recognition and synthesis systems.
