1. 요약(Executive Summary)

본 제안서는 외국인 한국어 학습자를 위한 발음 교정 웹 애플리케이션 개발 프로젝트를 제안합니다. 이 시스템은 두 개의 특화된 음성인식 모델을 활용하여 외국인 화자의 한국어 발음을 정확히 인식하고, 발음 오류를 진단하여 맞춤형 피드백을 제공합니다.

주요 기능으로는 1) 외국인의 불안정한 한국어 발화를 정확한 텍스트로 변환 2) 발음 오류 감지 및 피드백 제공 3) 다중 화자 환경에서 개별 화자 식별 4) 상황에 맞는 단어 및 표현 추천이 포함됩니다.

본 프로젝트는 10주 기간 동안 워터폴 방식으로 개발될 예정이며, 프론트엔드는 React, 백엔드는 Django, AI 모델 개발은 PyTorch를 사용합니다. 주요 성과물로는 웹 애플리케이션, AI 모델, 그리고 모델 추론 API가 있습니다.

요약

• 목표:
  • 본 프로젝트는 외국인 화자의 한국어 발음을 정확히 인식하고 교정하는 인공지능 기반 웹 애플리케이션 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.
  • 두 개의 특화된 모델을 사용하여 부정확한 발음을 정확한 텍스트로 변환하고, 발음 오류를 진단하여 맞춤형 피드백을 제공합니다.
  • 또한 다중 화자 환경에서 개별 화자를 식별하고 각 화자의 발음 패턴을 분석함으로써, 외국인 학습자들의 한국어 의사소통 능력 향상을 지원합니다.
• 내용:
  • 본 연구에서는 두 가지 주요 모델을 개발합니다:
    1. 외국인의 불안정한 한국어 발화를 정확한 텍스트로 변환하는 교정 모델과
    2. 발음 오류를 감지하고 분석하는 진단 모델입니다.
  • AI Hub의 외국인 한국어 발화 음성 데이터와 한국인 한국어 발화 음성 데이터를 활용하여 모델을 학습시킵니다.
  • 시스템은 사용자 발화를 녹음하고, 화자 구분(Speaker Diarization)을 통해 각 화자의 발언을 분리한 후, 두 모델을 통해 텍스트 변환과 오류 분석을 수행합니다.
  • 분석 결과를 바탕으로 발음 오류 부분을 하이라이트하고 맞춤형 피드백을 제공합니다.
  • 본 프로젝트는 10주 기간 동안 워터폴 방식으로 개발될 예정이며, 프론트엔드는 React, 백엔드는 Django, AI 모델 개발은 PyTorch를 사용합니다.
• 예상 성과:
  1. 외국인 화자 특화 음성 인식 모델 구축:
     • 기존 ASR 시스템보다 외국인 한국어 발화에 대해 향상된 인식률 달성
  2. 화자 식별 및 발음 피드백 웹 애플리케이션 구현:
     • 학습자 진행 상황 추적 및 맞춤형 학습 경로 제공
• 주요어: 음성 인식, 화자 식별, 발음 교정, 외국인 한국어 학습, 다중 모델 접근법, 맞춤형 피드백

최근 음성 인식 및 자연어 처리(NLP) 기술의 발전으로 인해, 음성 데이터를 활용한 발화 분석 및 교정 시스템의 개발이 현실적으로 가능해졌다. 본 연구에서는 이러한 기술을 활용하여 한국어 학습자의 발음을 분석하고 교정하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 학습자가 보다 명확하고 자연스럽게 발화할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

본 연구에서는 딥러닝 기반의 음성 인식 모델을 활용하여 발음 오류 감지, 학습자의 발화 특성 분석, 그리고 문맥에 맞는 단어 추천 기능을 포함한 통합 시스템을 구축할 계획이다.

본 프로젝트의 목표는 발표 및 회의 상황에서 사용자들의 발화를 실시간으로 평가하고 다양한 화자를 효과적으로 구별하여, 사용자의 커뮤니케이션 능력을 향상시키는 서비스를 개발하는 것이다. 이를 위해 다음 두 가지 핵심 기능을 중심으로 프로젝트를 수행한다. 첫째, 사용자의 부정확한 발음을 효과적으로 감지하여 즉각적인 교정 피드백을 제공하는 기능을 개발한다. 둘째, 음성 신호에서 추출한 음색, 톤, 발화 습관과 같은 특징을 기반으로 다양한 화자를 실시간으로 구별하는 기능을 개발한다.

외국인 화자들이 발표나 회의 상황에서 정확한 발음을 유지하기 어려운 경우가 많아 지원 시스템이 필요하다. 이를 해결하기 위해 두 가지 모델을 제안한다. 첫 번째 모델은 외국인의 불안정한 한국어 발화를 정확한 한국어 텍스트로 변환하는 음성 인식 모델이며 이는 외국인-한국어 발음 데이터셋을 활용하여 학습을 진행한다. 두 번째 모델은 외국인의 불안정한 한국어 발화를 한국인의 입장에서 들리는 그대로 텍스트로 변환해주는 음성 인식 모델로 한국인-한국어 발음 데이터셋을 활용하여 학습을 진행한다.