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STT를 활용한 근본적 말하기 습관 분석 및 개선 연구
A Study on Analysis and Improvement of Basic Speech Habits Using STT 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회, 2017 Nov. 01, 2017년, pp.424 - 427  

김다영 (덕성여자대학교 컴퓨터학과) ,  송민경 (덕성여자대학교 컴퓨터학과) ,  정수정 (덕성여자대학교 컴퓨터학과) ,  최서현 (덕성여자대학교 컴퓨터학과) ,  임성현 (우아한 형제들)

초록
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지금까지 사람들의 말하기 습관을 분석하는 것은 전문가나 다른 사람들의 피드백을 통해 이루어졌다. 이는 평가하는 사람에 따라 다른 결과가 나타날 수 있기 때문에 다소 객관성이 떨어지며 직접 대면이 요구되기 때문에 훈련할 수 있는 시간과 공간에 제약이 있었다. 또 지금까지의 말하기 훈련이라 함은 면접 스피치나 발표 스피치 등 특정 목적을 가지고 진행되었기 때문에 말하기에 있어서의 통합적인 훈련을 받기 어려웠다. 본 연구에서는 가장 기초적인 말하기 습관에 초점을 맞추고 말하기 능력을 '어휘력', '계속성', '발음', '속도'라는 4개의 영역으로 나누어 각 영역을 분석하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘을 활용한다면 모두 같은 메커니즘을 통해 분석이 이루어지기 때문에 객관성을 보장할 수 있으며 어플리케이션을 활용해 시간과 공간의 제약을 받지 않고 말하기 습관 개선을 위한 훈련을 할 수 있을 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기술은 다시 어휘력, 계속성, 발음, 속도로 나누었고, 정확한 어휘력, 끊이지 않는 흐름, 정확한 발음, 신뢰성 있는 속도로 말을 한다면 말하고자 하는 내용이 미흡하더라도 말을 잘하는 것처럼 느껴질 수 있다고 간주하였다. 따라서 본 연구는 말하기의 기술 측면에서 말하기 근본 습관에 대해 분석하며 개선하는 방법을 다룬다.
  • 딥 러닝기술이 적용되었으며 현재 110가지 이상의 언어를 지원한다. 실시간으로 결과 출력이 가능하며 소음이 있는 환경에서도 효과적으로 잡음을 처리하고 사용자가 하는 말의 문맥을 인식해 결과를 내보낸다. 핸드폰, PC, 태블릿, IoT디바이스 등 여러 기기에 적용시킬 수 있는 기술이다.
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