The Analysis and Recognition of Korean Speech Signal using the Phoneme

음소에 의한 한국어 음성의 분석과 인식

As Korean language can be phonemically classified according to the characteristic and structure of its pronunciation, Korean syllables can be divided into the phonemes such as consonant and vowel. The divided phonemes are analyzed by using the method of partial autocorrelation, and the order of partial autocorelation coefficient is 15. In analysis, it is shown that each characteristic of the same consonants, vowels, and end consonant in syllables in similar. The experiments is carried out by dividing 675 syllables into consonants, vowels, and end consonants. The recognition rate of consonants, vowels, end-consonants, and syllables are $85.0(\%)$, $90.7(\%)$, $85.5(\%)$and $72.1(\%)$ respectively. In conclusion, it is shown that Korean syllables, divided by the phonemes, are analyzed and recognized with minimum data and short processing time. Furthermore, it is shown that Korean syllables, words and sentences are recognized in the same way.

한국어는 발음상의 특징과 구조에 의해서 음소철로 분리가 가능하므로, 한국어를 자음 음소, 모음 음소, 받침 음소로 나눌 수 있다. 분리된 각각의 음소들을 편자기 상관계수를 이용하여 분석하였는데, 이 때 예측 차수는 15차이다. 분석 실험에서 동일한 음소들은 그 특성이 거의 유사하였다. 한국어 단음 675개를 자음 음소. 모음 음소, 받침 음소로 각각 분리하여 인식한 결과 각각 $85.0(\%)$, $90.7(\%)$, $85.5(\%)$의 인식률을 얻었고, 이 음소들을 결합시킨 단음에서는 $72.1(\%)$의 인식률을 얻었다. 따라서, 이와 같은 방법을 이용하여 한국어 단음을 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축시킬 수 있고, 더 나아가 한국어의 모든 단음, 단어, 문장 둥을 인식할 수 있다.