한국어발음교육1 비원어민 음성인식 및 발음평가 (한국어 발음 교육) 비원어민 음성인식 및 발음 평가 유창성이 떨어지고 문법/표현 오류가 포함된 비원어민 발성에 강인한 음성인식 기술 결국은 데이터. 최대한 많은 비원어민의 잘못된 음성, fluency 낮은 음성을 가지고 학습해야함. 어휘적 문제, 음향적 문제 포함된 다양한 측면의 데이터를 최대한 많이 수집해서 모델링해야함. 이게 비원어민 음성인식의 목표. human expert와 machine score 간의 correlation 을 최대화하는 발음 유창성 평가 기술 발음 평가 : 기계가 못함. 결국은 사람들이 잘 만들어낸 지식을 활용해야 함. 한국인이 /p/, /f/ 구분 잘 못하는데 이걸 어떻게 잘 구분해서 유창성 떨어지는걸 표시할까를 고민 human rater, 음성학자들이 이러한 지식을 잘 만들어 놓아야 함. 우리는.. 2023. 1. 15. 이전 1 다음
