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[학술논문] 영어발음 자동평가 모델
Automatic Evaluation Model of English Pronunciation
이논문은 한국연구재단(NRF, National Research Foundation of Korea)이 지원한 연구과제( 영어발음 자동평가 모델의 검증 및 활용 | 2012 년 중견연구자지원사업 | 윤규철(영남대학교) )의 '원자료' 로 제출된 자료입니다.
  • 한국연구재단 기초학문자료센터 DB구축사업 참여 관련분야 전문가가 추가 입력한 정보입니다.
학술지명 언어학연구 (ISSN : 1975-8251)
발행정보 2011-05-01 / No.19 / pp. 149 ~ 167
발행처/학회 한국중원언어학회
주저자 윤규철 (영남대학교)
색인어 pronunciation, 발음, evaluation, 평가, spectrum, 스펙트럼, F0, 억양, intensity, 강도, duration, 길이, discriminant analysis, 판별분석
연계링크 출처: RISS
  • 주초록(메인언어)
  • 이처럼 전술한 연구들은 영어 발음을 평가하기 위하여 자음과 모음 등의 분절음에 대한 인식과 또 경우에 따라서 단어 수준의 인식 등 문장에 대한 비교적 높은 수준의 정보에 대한 인식이 필요한데, 이는 결국 발음 평가를 하기 위한 자동인식이나 모델 구축을 위한 대량의 자료를 처리하는데 많은 비용과 시간을 들여야만 한다는 것을 의미한다. 따라서, 자동 발음 평가 비용과 노력을 줄이기 위해서는 가능하면 이러한 높은 수준의 정보는 피하고 사람의 노력이 가능하면 덜 들어가는 쪽으로 그 연구 방향이 설정되어야 할 것이다. 또한 발음평가는 분절음과 초분절음을 골고루 모두 고려하는 방향으로 개발되어야 할 것이다.
    본 연구에서는 이러한 점들을 고려하여 새로운 영어발음 자동평가 모델을 구축하는 방안을 제안하고 모델의 예측력을 점검하여 그 가능성을 타진하고자 한다.
  • 메타작성자초록
  • 본 자료는 최종결과물(결과보고서)의 원자료이다.

    연구자는 읽어 녹음된 영어 발화 문장을 자동으로 발음 측면에서 평가하는 방법의 신뢰성 및 타당성을 검증하고 실제 상황에 활용할 수 있는 방법과 방향을 제시하기 위해 노력하였으며, 이를 위해 위 자료를 사용하였다.
  • 부초록(다른언어)
  • The purpose of this paper is to build an automatic evaluation model of English pronunciation. The technique proposed in Yoon (2009) is extended to include the evaluation of segmental proficiency in the form of spectral comparison. A target English sentence is uttered by a group of “good” Korean speakers learning English, another group of “bad” speakers and the third group of model native speakers of English. Each of the utterances of the good and bad groups is compared against all of the utterances of the model group in terms of four factors; spectrum, F0, intensity and duration. Comparison of the spectral envelops, F0 contours, intensity contours and segmental durations between the two matching utterances yielded 4-dimensional coordinates, which were then plotted in a 4-dimensional model space. This creates an automatic evaluation model of English pronunciation proficiency in the form of a discriminant function. The leave-one-out crossvalidation created 24 models the predictive power of which was then tested with the use of discriminant analyses. The tests reveal that the prediction rate was 67% for the good group and 80% for the bad group.
  • 목차
  • I. 서론 = 150
    1.1. 원어민 발화와의 다중 비교를 통한 평가
    1.2. 문장별 3차원 운율 평가 모델
    1.3. 스펙트럼 비교를 통한 분절음 평가
    2. 연구방법 = 154
    2.1. 연구대상
    2.2. 영어발음의 수동 평가
    2.3. 스펙트럼 비교를 통한 분절음 자동 평가
    2.4. 문장별 4차원 영어발음 평가 모델 구축
    2.5. 판별분석을 통한 영어발음 평가점수 예측
    3. 연구결과 = 157
    3.1. 영어발음 평가 모델 구축
    3.2. 판별분석을 통한 영어발음 점수 예측력 평가
    4. 논의 및 결론 = 160
    ❙참고문헌 ❙ = 161
    ❙부록 ❙ = 162
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