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한국어 방언 음성 인식에 대한 한국어학적 고찰 = A linguistic analysis of speech recognition of Korean dialects
저자
김아름 (서울대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
85-108(24쪽)
제공처
This study aims to provide a linguistic analysis of the problem of recognizing Korean dialects in speech recognition, by examining the characteristics of dialects that cause errors in speech recognition experiments using dialectal speech data. To accomplish this, we classified dialectal features that differ from standard Korean into two categories: substitution and deletion. Our analysis of the results of speech recognition experiments revealed that dialectal features such as the merging of phonemes, substitution between vowels that are not discriminable in some environments, and omission of phonemes that only exist in dialects or are numerically infrequent, act as obstacles to speech recognition. We also describe how grammatical morphemes used in dialects that are homonymous with those in standard Korean or differences in pronunciation at the word level between dialects and standard Korean also lead to a significant number of recognition errors. This study sheds light on the challenges of recognizing Korean dialects in speech recognition and provides insights for developing more accurate and efficient speech recognition systems.
더보기본 연구는 한국어 방언 음성 인식 문제를 한국어학적 관점에서 관찰해 보고자 하는 시론적 성격의 논의로, 방언 음성 데이터를 활용한 음성 인식 실험을 통해 음성 인식 오류를 유발하는 방언 특성을 개괄하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 표준어형과 차이를 보이는 방언 특성을, ‘치환’ 유형과 ‘삭제’ 유형으로 나누어 음성 인식 실험 결과를 분석하였다. 그 결과 음소 차원의 합류를 보이거나, 일부 환경에서 서로 변별되지 않는 모음들 간의 치환 유형, 방언형에만 존재하는 탈락 현상 또는 수의적으로 적용되는 탈락 현상 등이 음성 인식의 방해 요소로 작용하는 방언 특성임을 주장하였다. 또한 방언형에서 사용되는 문법 형태소가 표준어형의 문법 형태소와 동음 관계에 있거나, 개별 단어들의 발음 차원에서 표준어형과 차이를 보이는 어형들도 다수의 인식 오류를 유발한다는 점을 서술하였다.
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