박사논문 주제에 대한 수정된 생각

안녕하십니까, 누에입니다.

 

저는 당장 내일 지도교수님과의 면담이 잡혀 있는데요. 발등에 불이 떨어진 나머지 어제 급하게 박논 주제에 대한 여러 관련 논문을 빠르게 찾아보았습니다. (구글 스칼라 활용)

 

정말 주제와 잘 맞을 것 같은 논문이 두 개 있었는데 두 편 모두 Springer 라이센스로 막혀 있어서 읽지 못했습니다. 이런!

 

아무튼 아래는 한바탕 선행연구 검색을 마치고 난 뒤의 수정된 계획의입니다.

 

0. GPT로 IK-1과 IK-3을 구분하기 어렵다고 판단. 조금 더 무식한 방법을 써야 한다.

 

1. ToBI를 러시아어에 성공적으로 접목한 사례 중 가장 최신의 것은 아마 네덜란드 암스테르담대 Cecillia Ode의 ToRI일 것이다.

ToRI 사이트에는 각 예제가 나와있는데, 데이터가 크진 않지만 이를 학습시켜 딥/머신러닝으로 알아서 분석하도록 한다.

2. 또는 ToRI 학습까지는 필요없고, 그냥 기존의 알려진 ToBI 관련 툴들을 사용한다.

아래의 매커니즘을 따르면 될 것 같다.

 

1) Montreal Forced Aligner로 segmentation

2) AuToBI 등으로 돋들림 단어(prominence word)를 찾고, 또 그 속의 강세 음절(stressed syllable)을 찾는다

3) P_ToBI_transcriber라는, ToBI를 나름 자동으로 분석해주는 Praat 플러그인이 있다. 이 코드를 참조하여 강세음절의 피치악센트를 자동 추정하는 알고리즘을 python으로 코딩(포팅)한다. (나는 프라트 플러그인은 속도가 답답해서 못 쓰겠다.)