21HS2800, 준지도학습형 언어지능 원천기술 및 이에 기반한 외국인 지원용 한국어 튜터링 서비스 개발,
이윤근
초록
This paper addresses an automatic proficiency evaluation and speech recognition for second language (L2) speech. The proposed method recognizes the speech uttered by the L2 speaker, measures a variety of fluency scores, and evaluates the proficiency of the speaker's spoken English. Stress and rhythm scores are one of the important factors used to evaluate fluency in spoken English and are computed by comparing the stress patterns and the rhythm distributions to those of native speakers. In order to compute the stress and rhythm scores even when the phonemic sequence of the L2 speaker's English sentence is different from the native speaker's one, we align the phonemic sequences based on a dynamic time?릛arping approach. We also improve the performance of the speech recognition system for non?릒ative speakers and compute fluency features more accurately by augmenting the non?릒ative training dataset and training an acoustic model with the augmented dataset. In this work, we augment the non?릒ative speech by converting some speech signal characteristics (style) while preserving its linguistic information. The proposed variational autoencoder (VAE)?륿ased speech conversion network trains the conversion model by decomposing the spectral features of the speech into a speaker?릋nvariant content factor and a speaker?릗pecific style factor to estimate diverse and robust speech styles. Experimental results show that the proposed method effectively measures the fluency scores and generates diverse output signals. Also, in the proficiency evaluation and speech recognition tests, the proposed method improves the proficiency score performance and speech recognition accuracy for all proficiency areas compared to a method employ-ing conventional acoustic models.
KSP 제안 키워드
English sentence, Native speakers, Proficiency evaluation, Signal characteristics, Speech Signals, Speech recognition accuracy, Speech recognition system, Speech translation, acoustic model, conversion model, linguistic information
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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