대용량 음성 인식을 위한 Parser 연구 = A Study on Parser for Large-vocabulary Speech Recognition

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 시스템의 성능 향상을 위해 음성인식 후처리 과정 중 구문분석을 위한 파서(Parser)를 구현하였다. 과싱(Parsing)을 위한 문법으로는 자유 어순의 언어인 한국어 특성에 적합한 '중심어 주도 구구조 문법(HPSG)을 사용하였으며, 한국어의 문장에 대한 구조적 측면에서 서술어의 형식과 성질에 따른 결합 문행을 제시하였다. 현태소 분석을 위한 인식엔진으로는 한양대학교 제어계측공학과 ROSP 연구실, 물리학과 음향학 연구실(FSL)에서 개발한 '한양 한국어 형태소 분석기(H2MA)'의 엔진을 사용하였다. 실험을 위해 문형에 따른 문장과 합성 동사문을 포함한 총 110여 문장이 사용되었다. 실험 결과 이중 주어문과 합성 동사문 을 포함한 단문의 경우 91.82%의 인식률을 얻었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we construct Parser for sentence analysis in order to improve performance of Large-vocabulary continuous speech recognition system. We use HPSG which is suitable for Korean of its partially-free word order characteristics, as a grammar for Parsing. We propose a combination of sentence pattern and characteristic of predicate in structural for Korean sentence. As recognition engine for Morpheme analysis, we use H2MA developed by ROSP laboratory and FSL laboratory in Hanyang University. As a result, we obtain the recognition rate 91.82% about short sentences including double subjects and synthesize verb sentences.