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음운변화현상을 반영한
한국어 발음열 자동생성
2002. 2. 19
서강대 컴퓨터학과
이경님
Sogang University
SLP Laboratory
차례

서론

한국어의 발음 변화

관련연구

한국어 음운변화 현상 분석
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발음열 자동 생성 시스템
– 형태음운론적 분석에 기반한 문자열-발음열
자동변환

결론 및 향후 과제
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한국어의 발음 변화

발음 변화 예제
–
–
–
–
–
–
학생 [학쌩], 학문 [항문], 법학 [버팍]
신라 [실라], 음운론 [음운논]
감기 (명사) [감기], 감기 (어간 + 어미) [감끼]
겨울나그네 [겨울라그네]
너는 산을, 나는 바다를 [너는 사늘, 나는 바다를]
사적 (史蹟) [사적], 사적 (史的) [사쩍]
문자열
감기
솜이불
솜이
(음소 문맥:ㅁ+ㄱ)
(음소 문맥:ㅁ+ㅇ)
발음열
감기
(형태소:명사)
감끼
(형태소:어간+어미)
솜니불
(형태소:복합명사)
소미
(형태소:명사+조사)
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발음열 자동 생성의 필요성
음성 인식기
– 학습용 말뭉치 생성
– 인식용 발음 사전 생성
 음성 합성기
– 입력 문장에 대해 발음열로 자동 변환 필요
 수작업으로 인한 소비 시간의 절약
 시스템 확장시 일관성 유지

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관련 연구
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서강대 (규칙 기반 발음열 생성)
– 전재훈, 위선희, 정민화, “Generating Pronunciation
Dictionary by Analyzing Phonological Variations
Frequently Found in Spoken Korean”, International
Conference on Speech Processing, 1997.
– 전재훈, 차선화, 정민화, 박준, 황규웅, “Generating
Korean Pronunciation Variants by Multistage
Applications of Phonological Rules”, International
Conference on Spoken Language Processing, 1998.
– 차선화, 정민화, “TTS 시스템을 위한 한국어 발음열 자동
생성”, 음성통신 및 신호처리 워크샵 , 1998.
– 이경님, 전재훈, 정민화, “한국어 연속음성 인식을 위한
발음열 자동 생성”, 한국 음향학회지, 2001.
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
독일어 영역
– M.-B. Wesenick , “Automatic Generation of German
Pronunciation Variants”, International Conference
on Spoken Language Processing, 1996.
• 독일어에서 약 1500 개의 변이음 규칙을 이용하여 문자열
을 발음열로 변환

한국어 영역
– 김병창, 이원일, 이근배, 이종혁, “한국어 TTS를 위
한 무제한 단어 자소열-음소열 변환”, HCI’98 학술대
회, 1998.
• 형태소-음소열 말뭉치  CCV 음운변화 규칙  형태소 내
부의 발음열 생성
• 형태소-음소열 메타사전  형태소 경계의 발음열 생성
• 영역 전환시, 새로운 영역의 형태소-음소열 말뭉치 필요
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한국어의 음운 변화 과정
입력
학교
(문자열)
ㄱ+ㄱ (음소 문맥)
필수 규칙
학꾜 (ㄱ+ㄲ)
음소 변동 규칙
수의 규칙
ㄱ+ㄲ (음소 문맥)
학꾜 (ㄱ+ㄲ)
하꾜 (Ø+ㄲ)
변이음 규칙
출력
(발음열)
HH AA KQ KK J OW
HH AA KK J OW
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음운 변화 규칙

음소 변동 규칙
– 필수 음소 변동 규칙
• 반드시 적용되어야 하는 음운 변화 규칙
• 형태소 내부/복합어 경계/어절 내부/형태소간/동사 어간 어미 경계
/어절 경계에 적용되는 음소 변동 규칙 틀
– 수의적 음소 변동 규칙
• 발화의 형태에 따라 선택적으로 적용되는 규칙

변이음 규칙
– 음소가 발화되는 위치에 따른 변이음 실현

음소 문맥에 따른 규칙 적용
– 음절경계에서 규칙이 적용될 앞 음절 초성과 뒷 음절 종성의 음
소 쌍을 음소 문맥으로 정의
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음소 변동 규칙
규칙
번호
규칙의 종류
예제
세부
규칙수
1
음절말 중화
앞압 (ㅍㅂ)
179
2
자음군 단순화
흙흑 (ㄺㄱ)
256
3
격음화(기식음화)
좋던조턴 (ㅎ+ㄷd+ㅂ)
21
4
연음규칙
밥이바비 (ㅂ+ㅇd+ㅂ)
42
5
유음화
난로날로 (ㄴ+ㄹㄹ+ㄹ)
10
6
장애음의 비음화
국물궁물 (ㄱ+ㅁㅇ+ㅁ)
34
7
유음의 비음화
담력담녁 (ㅁ+ㄹㅁ+ㄴ)
19
8
구개음화
굳이구지 (ㄷ+ㅇd+ㅈ)
3
9
경음화
국밥국빱 (ㄱ+ㅂㄱ+ㅃ)
136
10
종성 ㅎ-탈락
좋은조은 (ㅎ+ㅇd+ㅇ)
1
11
ㄴ-첨가
솜이불솜니불 (ㅁ+ㅇ ㅁ+ㄴ)
30
12
동일 조음위치 자음탈락
주먹코주머코 (ㄱ+ㅋd+ㅋ)
7
13
중복 자음화
재빨리잽빨리 (Φ+ㅃㅂ+ㅃ)
6
14
변자음화
감기강기 (ㅁ+ㄱㅇ+ㄱ)
17
15
초성 ㅎ-탈락
시험시엄 (Φ+ㅎ Φ+d)
5
16
자음 첫소리 ‘의’ 모음화
희망히망 (ㅢㅣ)
18
17
용언의 활용형 ‘져,쪄,쳐’의 모음화
가져가저 (ㅕㅓ)
3
• 필수음운변동 규칙
- 1~11번 규칙
- 16~17번 규칙
• 수의적 음운변동 규칙
- 12~15번 규칙
상태전이 형태 규칙틀 사용
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세부 음소 변동 규칙 표현

예: 장애음의 비음화 규칙 일부 (총 34 중 3개 )
음소문맥
L3
R1
ㄱ
ㄴ
ㄱ
ㅁ
ㄲ
ㄴ





변환코드
L3
R1
ㅇ
ㄴ
ㅇ
ㅁ
ㅇ
ㄴ
규칙
번호
6
세부규칙
번호
1
2
3
적용범위
어/형/복/내/수/다
111100
001100
111100
형태소 내부 음소 변동 규칙 틀의 일부 예제
27 개의
가능한 종성
ㄹ
n
ㅇ
p
8.1
0.0
n
ㄺ
d
2.40
2.52
d
2.42
2.53
ㄷ
ㅆ
n
ㅈ
s
9.30
d
9.35
9.100
19개의
가능한 초성
적용 플래그
n
적용 규칙 번호
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발음열 자동 생성 알고리즘
텍스트 입력
형태음운론적 분석에 기반한
문자열-발음열 자동변환
텍스트 분석 및 전처리
(형태소 분석 결과 이용)
예외사전 검색
조합형
예외사전
형태소 태그?
명사
(default)
프로세서
복합어
조사
어간
어미
프로세서
프로세서
프로세서
프로세서
필수음소
변동규칙
• 음소 문맥별 세부 규칙수
총 787개
(필수 752 + 수의 35)
1차 변형된 음소열
수의적 음소변동 적용
변이음 규칙 적용
최종 결과 출력
(Phonetic Transcription)
• 다중 발음열 생성
• 적용된 변이음 규칙 - 유성음화, 무파화, 구개음화
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음소 변동 규칙 적용 과정
입력 : 신발을 신고 걸어 간다
신발/ncn
을/jco
S IY N B AA R
(신바ㄹ)
신/pvg
걷/pvg
어/ecs 가/pvg
ㄴ다/ef
SS IY N
(씬)
WW L
(을)
S IY M B AA R
(심바ㄹ)
변자음화
고/ecc
KK OW
(꼬)
G AX R
(거ㄹ)
AX
(어)
경음화
ㄷ-불규칙
처리
연음
G AA
(가)
N D AA
(ㄴ다)
S IY NX
(싱)
연음
변자음화
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입출력 예제
단위
출력형태
입력형태
(디코딩 & 사전표제어 단위)
단어
하한가
에
백칠십
주
를
매수
하
겠습니다
[하한까]
[에]
[백칠씹]
[주]
[를]
[매수]
[하]
[겓씀니다]
어절
하한가에
백칠십주를
매수하겠습니다
[하한까에]
HH AA HI AA N KK AA EY
[백칠씹쭈를] P EH KQ CH IY PQ ZZ UW
[매수하겓씀니다] M EH S UW HI G EY TQ SS WW M N IY D AA
태깅된
어절
하한가/ncn+에/jca
170/nnn+주/nbu+를/jco
매수/ncpa+하/xsv+겠/ep습니다/ef
[하한까]
[에]
[백]
[칠씹]
[쭈]
[를]
[매수]
[하]
[겓씀니다]
전처리기 동작후 입력
하한가/ncn+에/jca
백/nnc+칠십/nnc+주/nbu+를/jco
매수/ncpa+하/xsv+겠습니다/ef

문장
하한가에 백칠십주를 매수하겠습니다
HH AA HI AA N KK AA
EY
P EH KQ CH IY L SS IY PQ
Z UW
R WW L
M EH S UW
HH AA
K EY TQ SS WW M N IY D AA
HH AA HI AA N KK AA
EY
P EH KQ CH IY
CH IY L SH IY PQ
ZZ UW
R WW L
M EH S UW
HI AA
G EY TQ SS WW M N IY D AA
[하한가에]
HH AA HI AA N KK AA EH
[백칠씹쭈를] B EH KQ CH IY L SS IY PQ ZZ UW R WW L
[매수하겓씀니다] M EH S UW HI G EY TQ SS WW M N IY D AA 13
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결론

발음열 생성 시스템의 장점
– 어절, 언절, 문장 등 다양한 입력에 대해 발음열로 변환
– 형태소 경계 및 어절 경계에서의 음운 변화 현상 반영
– 음성 인식 및 합성에 유용

요약
–
–
–
–
–
형태음운론을 반영한 발음열 자동 생성
형태소 분석기 통합을 통한 사용자 편의성 도모
불규칙 처리를 통한 오류 감소
실험을 통한 예외 사전 축소, 규칙 안정화
최적의 발음 사전 구축
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결론
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향후 과제
– 생략과 축약이 빈번한 대화체의 음운 변이를
위한 형태소 분석 필요
– 발음열 학습을 통한 최적 발음열 생성
• 발음열 변환기를 통한 표준 발음열 생성
• 음성 데이터 전사 수작업을 통한 실제 발화 발음
열 획득
• 표준 발음열과 실제 발화 발음열을 사용한 학습
• 학습 결과를 음성 사전에 반영
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