본 연구는 한국인의 영어 발음 학습을 위한 전자사전의 모형을 설정하였다. 본 발음사전의 모형은 규모면에서는 어휘의 수와 인식대상 학습자의 수가 제한적이나, 기능면에서는 실제로 학습자가 발음학습을 하는데 필요한 교육용 전자 학습사전의 학술적 방법론을 제공한 ...

본 연구는 한국인의 영어 발음 학습을 위한 전자사전의 모형을 설정하였다. 본 발음사전의 모형은 규모면에서는 어휘의 수와 인식대상 학습자의 수가 제한적이나, 기능면에서는 실제로 학습자가 발음학습을 하는데 필요한 교육용 전자 학습사전의 학술적 방법론을 제공한다. 어휘의 수와 인식대상 학습자의 수의 규모를 제한했던 이유는, 시판에 필요한 전문 출판사들의 추가 가공 부분을 본 연구내용에서 제외하고, 학술적으로 영어음성음운론 전공자가 공학자들의 도움을 받아 완성할 수 있는 이론적 기술적 진보에 주력하기 위한 것이다.
본 연구에서 구축하는 발음사전은 기존의 영어 발음사전보다 진일보하여, 원어민화자의 발음을 직접 들려줄 뿐 아니라, 한국인 학습자 개인의 모국어 배경을 반영한 발음지도도 제공하고자 한다. 원어민의 발음은 한국의 사회 경제적 배경상 미국식 영어의 선호도가 높은 점을 고려하여 미국식 발음으로 하였다. 본 발음사전의 특징은, 한국어 학습자의 영어발음 데이타베이스를 내장하고 있어, 음성인식 기술을 통해 즉석에서 녹취된 사용자 개인의 발음과 대조하여 오류 유형을 인식하고, 인식된 결과에 맞는 수정지시를 출력하며, 누적된 연습에 대한 향상도 평가를 해준다. 오류의 유형은 음소 분포에 따른 자모음의 음질 뿐 아니라 길이와 음정에 기반한 운율도 포함하여 평가했다. 특히, 한국인의 오류 유형에 맞게 설계함으로서, 한국인 학습자에게 직접적으로 소용되도록 하였다.
학습자에 대한 수정지시 피드백의 효과를 원어민 청취자가 측정한 결과, 6명 학습자에 대한 222발화 자료에서 61%의 향상도를 보였다.

We present research towards developing a pronunciation dictionary that features sensitivity to learners' native phonology, specifically designed for Korean learners of English-as-a-Foreign-Language (EFL). We envision a future system that can record an ...

We present research towards developing a pronunciation dictionary that features sensitivity to learners' native phonology, specifically designed for Korean learners of English-as-a-Foreign-Language (EFL). We envision a future system that can record and process learners' imitation of the dictionary pronunciation and instantly provide segmental and prosodic feedback on accent. Towards this goal, we have designed and collected a speech corpus to address the phonological and prosodic issues of Korean EFL learners. We leverage the SUMMIT speech recognizer's ability to model phonological rules to automatically identify non-native phonological phenomena. These phonological rules were carefully constructed to account for the influence of learners' native language (Korean) on the target language (English). Feedback messages are provided to the learner to point out the non-native phonological variations detected by the speech recognizer in order to help them improve segmental pronunciation. Instructions are also given to the user on the prosodic aspects of the pronunciation, which are based on detected duration and pitch. We evaluated the effectiveness of the feedback mechanism by rating 222 English utterances from six native Korean subjects, before and after receiving native-language dependent feedback messages. Human raters judged 61% of the utterances as improved after feedback.

We present research towards developing a pronunciation dictionary that features sensitivity to learners' native phonology, specifically designed for Korean learners of English-as-a-Foreign-Language (EFL). We envision a future system that can record an ...

We present research towards developing a pronunciation dictionary that features sensitivity to learners' native phonology, specifically designed for Korean learners of English-as-a-Foreign-Language (EFL). We envision a future system that can record and process learners' imitation of the dictionary pronunciation and instantly provide segmental and prosodic feedback on accent. Towards this goal, we have designed and collected a speech corpus to address the phonological and prosodic issues of Korean EFL learners. We leverage the SUMMIT speech recognizer's ability to model phonological rules to automatically identify non-native phonological phenomena. These phonological rules were carefully constructed to account for the influence of learners' native language (Korean) on the target language (English). Feedback messages are provided to the learner to point out the non-native phonological variations detected by the speech recognizer in order to help them improve segmental pronunciation. Instructions are also given to the user on the prosodic aspects of the pronunciation, which are based on detected duration and pitch. We evaluated the effectiveness of the feedback mechanism by rating 222 English utterances from six native Korean subjects, before and after receiving native-language dependent feedback messages. Human raters judged 61% of the utterances as improved after feedback.

본 연구는 한국인의 영어 발음 학습을 위한 전자사전의 모형 구축을 하였다. 본 발음사전의 모형은 규모면에서는 어휘의 수와 인식대상 학습자의 수가 제한적이나, 기능면에서는 실제로 학습자가 발음학습을 하는데 필요한 교육용 전자 학습사전의 학술적 방법론을 제공한 ...

본 연구는 한국인의 영어 발음 학습을 위한 전자사전의 모형 구축을 하였다. 본 발음사전의 모형은 규모면에서는 어휘의 수와 인식대상 학습자의 수가 제한적이나, 기능면에서는 실제로 학습자가 발음학습을 하는데 필요한 교육용 전자 학습사전의 학술적 방법론을 제공한다. 본 연구 결과에 대해 대략 다음과 같은 세가지 활용 방안을 제시한다.
첫째, 한국인 학습자에게 맞는 영어 발음사전의 기반 기술을 제공한다. 본 연구는 한국어 학습자에게 직접적으로 혜택을 주는 소규모 영어 발음 학습사전의 역할을 할 수 있다. 즉, 목표어의 단어와 문장이, 자모음의 동시조음 현상, 음절, 강세, 리듬, 억양을 두루 훈련할 수 있도록 수록되어 있다. 이들 표제어는 미국 영어 원어민의 발음으로 모두 녹음되어 있어 학습자에게 들려줄 수 있을 뿐 아니라, 학습자 발음의 유형이 내장되어 있어 사용자의 발음의 오류 유형을 인식하고 평가, 지도하여 줄 수 있다. 본 연구 결과물은 공유함으로서 본격적인 학습자 발음사전의 선도적 역할을 할 수 있도록 한다.
둘째, 학습자의 모국어 환경을 반영한 발음 학습 사전은 학계 최초의 시도로서, 최근 발음학습사전의 진보 상황에 비추어 시의적으로 적절한 선도 연구이다. 이미 전자 음성화일로 된 원어민의 발음을 사용에게 직접 들려주는 형태로 된 발음사전은 Cambridge, Cobuild, Longman, MacMillan, Oxford, Webster 회사등이 최근 앞 다투어 시판하고 있다. 그러나, 이들 제품은 학습자의 모국어 배경과 관계없는 발음정보를 제공함으로서, 모국어의 종류에 따라 간섭 현상이 현저히 다른 외국어 발음 학습에는 큰 실효를 못 거두고 있다. 이에 반하여, 학습자들은 기존 연구에서 제시된 바와 같이(Sobkowiak 1999, 김종미 2002), 자기 모국어에 해당하는 일반적인 간섭어의 발음문제를 다루어 주기를 바란다. 이에 대하여, 한국인만을 위한 발음 교육 소프트 웨어(예, Dr. Speaking)도 출시되고 있다. 본 연구는 한국 시장의 발음 사전으로 하여금 한국화자의 일반적인 발음 문제를 다루어 줄 수 있는 기술을 제공함으로서, 학습자의 모국어 배경에 맞는 발음 학습 사전을 제공한다.
세째, 다양한 연계 학문 분야를 보조하는 실질적 자료를 제공한다. 예컨대, 언어적 표상(linguistic representation) 연구를 위해서는, 모국어, 외국어, 간섭어의 발화 자료를 음성, 음운, 형태론의 일관된 표기법으로 유기적으로 표현할 수 있는 바를 밝혔다. 또한, 영어 교육학 연구를 위해서는, 영어 발음 오류의 실제 데이타를 제공하고 각 유형별 발음교정 방법을 제시한다. 그리고, 결과물인 발음사전은 향후 영어 발음 평가안을 제작하는데 객관적 기초자료로 사용될 수 있다. 마지막으로, 음성 정보 기술 산업을 위해서는, 본 연구를 통해 구축한 학습자 발음에 대한 데이타베이스 구축 기법과, 음성인식의 기술을 활용한다.