KR101637975B1 - Speaking test system, device and method thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 오류 DB에 저장하고, 상기 오류 DB에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 선별하여 저장하고, 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 계산하여 상기 단말 장치에 제공하고, 상기 단말 장치로부터 말하기 자동평가의 수행 과정 중 녹음된 음성을 수신하면 기 저장된 오류 데이터를 이용하여 평가하고, 평가 결과를 상기 단말 장치로 전송하는 서비스 장치; 서비스 장치에 말하기 자동평가를 수행할 것을 요청하여 상기 수준 정보를 포함하여 컨텐츠를 수신하고, 말하기 자동평가를 수행한 결과 녹음된 음성을 상기 서비스 장치에 전송하고, 평가 결과를 수신하여 사용자에게 제공하는 단말장치를 포함하여, 외국어를 배우는 학습자들이 쉽게 범하는 발음, 문법, 강세, 억양 등의 오류를 데이터베이스화 해서 저장한 뒤 이를 이용하여 영어 자동평가의 성능을 높여주면서 오류 유발 인자를 정확히 평가 가능한 컨텐츠를 찾아낼 수 있고, 음성인식 방법을 이용해 말하기 평가하기에 적합한 컨텐츠를 선별하여 평가 및 교육에 사용할 수 있으며, 데이터베이스화 된 오류 정보를 이용하여 오류가 발생할 곳을 미리 예측하여 말하기 평가를 수행하는 말하기 자동평가 시스템, 그 방법 및 장치를 제공한다.According to an embodiment of the present invention, when speech automatic evaluation is performed according to a request from a terminal device, error information having a high frequency of occurrence is collected and stored in an error DB, content containing error information stored in the error DB is selected and stored, Wherein the automatic evaluation method comprises the steps of: calculating a level of pre-stored content based on a frequency or number of occurrences of the speech data, and providing the calculated level of the content to the terminal device; A service device for transmitting an evaluation result to the terminal device; Requesting the service device to perform automatic speaking evaluation, receiving the contents including the level information, transmitting the recorded voice to the service device as a result of speech automatic evaluation, receiving the evaluation result, and providing the result to the user It is possible to accurately diagnose the error inducing factor while improving the performance of the automatic English evaluation by storing errors such as pronunciations, grammars, intensities and intonations easily learned by foreign language learners including terminals, The content suitable for speech evaluation can be selected and used for evaluation and training by using the speech recognition method. Speaking which performs speech evaluation by predicting the place where the error occurs by using the database error information, An automatic evaluation system, method and apparatus thereof are provided.
Description
본 발명은 말하기 자동평가 시스템, 그 방법 및 장치에 관한 것으로, 말하기 평가를 수행하는 사용자가 쉽게 범할 수 있는 오류를 데이터베이스화하고 이를 이용하여 다수의 컨텐츠 중 말하기 자동평가에 적합한 컨텐츠를 쉽고 정확하게 찾아낼 수 있고 평가에 이용할 수 있는 말하기 자동평가 시스템, 그 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a speech automatic evaluation system, a method and an apparatus thereof, and more particularly, to an automatic speech evaluation system which can easily and accurately find contents suitable for speech automatic evaluation among a plurality of contents And to a speech automatic rating system, method and apparatus that can be used for evaluation.
기존의 외국어 교육은 대부분 문법 및 독해 위주의 교육에 초점 맞추어져 있기 때문에 수많은 시간과 노력을 외국어 교육에 투자함에도 불구하고 국제화 시대에 가장 필요한 능력인 외국어 의사소통 능력은 향상 되지 않는 문제점이 있었다. 이런 문제로 인해 대학뿐만 아니라 기업까지도 기존의 문법, 독해 테스트와 별개로 외국어 말하기 테스트를 시행하여 실제로 외국어 의사소통 능력을 확인하는 추세이다. 외국어 교육 분야의 연구 결과로부터 외국어 의사소통 능력은 실제 대화 훈련을 통해서만 가장 효과적으로 향상된다고 알려져 있다. 최근 들어 실제 외국어 대화 훈련을 제공하기 위해 많은 어학원과 전화 외국어 학습 서비스에서 원어민과의 회화 클래스를 제공한다. 그러나 이러한 원어민 교사를 통한 교육에는 몇 가지 문제점이 따른다.Since most existing foreign language education focuses on grammar and reading-oriented education, there is a problem that the ability to communicate in a foreign language, which is the most necessary skill in the era of globalization, does not improve despite investing a lot of time and effort in foreign language education. Due to these problems, not only the university but also the corporation, it is a tendency to confirm foreign language communication ability by practicing the foreign language speaking test separately from the conventional grammar and reading test. It is known that foreign language communication ability can be improved most effectively only through actual conversation training. In recent years, many language institutes and telephone foreign language learning services have provided conversation classes with native speakers in order to provide actual language conversation training. However, there are some problems in the education through these native English teachers.
첫째, 원어민 교사를 통한 학습은 시간, 공간적으로 제한이 많다. 따라서 아무 때나 학습자가 원하는 시간에 원어민 교사와 회화 연습을 할 수 없고 원어민 교사의 사정에 따라서만 교육이 가능하다. 반면, 회화 교육용 인공지능 에이전트는 언제라도 이용 가능하다는 장점이 있다.First, learning through native English teachers is limited in time and space. Therefore, at any time, the learner can not practice conversation with a native speaker at the desired time, and education is possible only according to the circumstances of the native speaker. On the other hand, artificial intelligence agents for painting education are available at any time.
둘째, 항상 원어민 교사의 수는 학생 수보다 작기 때문에 한 명의 원어민 교사가 여러 명의 학습자를 지도하는 것이 일반적이다. 따라서 학습자 개인은 일부분의 관심만 받게 되어 교육 효율성이 떨어진다. 반면, 인공지능 에이전트는 수요만큼 제조가 가능하기 때문에 일대일 교육을 실현할 수 있다.Second, since the number of native teachers is always smaller than the number of students, it is common that one native speaker instructs several learners. Therefore, the learner individual receives only a partial attention, and the efficiency of the education is lowered. On the other hand, an artificial intelligence agent can realize one-on-one education because it can manufacture as much as demand.
셋째, 원어민교사는 일반적으로 비용이 매우 비싸기 때문에 많은 학습자에게 교육의 기회를 제공하기 어렵다. 그러나 인공지능 에이전트는 싼 비용으로 대량 공급이 가능하여 소외된 학습자들에게도 기회를 제공할 수 있다.Third, it is difficult for native English teachers to provide educational opportunities to many learners because they are generally very expensive. However, artificial intelligence agents can be supplied in large quantities at low cost, which can provide opportunities for underprivileged learners.
넷째, 소극적인 학습자는 일반적으로 교사나 다른 학생들 앞에서 말하는 것을 부끄러워하므로 원어민 교사가 있다 하더라도 실제 대화를 하지 못해서 교육 효과가 없을 수도 있다. 그러나 다른 사람이 없는 환경에서 인공지능 에이전트와의 대화는 이런 감정적 어려움을 겪지 않도록 도와준다.Fourth, passive learners are usually ashamed to speak in front of teachers or other students, so even if there are native speakers, it may not be effective because they can not actually communicate. But in an environment where there is no one else, conversations with artificial intelligence agents help to avoid these emotional difficulties.
다섯째, 원어민 교사들은 전문성에 있어서 개인별로 많은 차이가 있어서 교사의 역량에 따라 학습자의 성취도가 크게 틀려질 수 있으며 교사들의 컨디션에 따라 교육의 질이 달라질 수 있다. 이에 반면, 회화 교육 전용 인공 지능 에이전트는 알려진 최고의 교수법을 일괄적으로 제공할 수 있고 언제나 동일한 교육의 질을 제공할 수 있는 장점이 있다.Fifth, because there are many differences in the professionalism among the native teachers, the achievement of the learner can be greatly changed according to the competence of the teachers, and the quality of education can be changed according to the condition of the teachers. On the other hand, artificial intelligence agents dedicated to painting education can offer the best known teaching methods in a lump sum and can always provide the same quality of education.
그러나 기존의 일반적인 말하기 평가 시스템을 이용하는 방법은 많은 제약이 따른다. 외국어 학습자들은 원어민 화자들과 달리 발화에 많은 문법, 강세, 억양, 발음 등의 에러를 포함하고 있기 때문에 기존의 말하기 평가 시스템이 잘 동작하지 않는 문제점이 있다.However, there are many limitations in using the conventional speech evaluation system. Unlike native speakers, foreign language learners have many grammatical, intense, intonation, and pronunciation errors in their utterances, so that the existing speech evaluation system does not work well.
본 발명은 종래 말하기 평가에서의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 그 목적은 외국어를 배우는 학습자들이 쉽게 범하는 발음, 문법, 강세, 억양 등의 오류 유발 인자를 정확히 평가 가능한 컨텐츠를 선별하여 제공함으로써, 이를 기반으로 말하기 평가를 더 정확히 수행할 수 있는 말하기 자동평가 시스템, 그 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.The present invention has been proposed in order to solve the problems in conventional speech evaluation, and the object of the present invention is to provide contents which can accurately evaluate error inducing factors such as pronunciation, grammar, And a speech automatic evaluation system that can more accurately perform speech evaluation based on the speech evaluation.
상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명은 하나 이상의 오류 정보를 수집하여 오류 DB에 저장하는 오류 수집 모듈과, 오류 DB에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하여 저장하는 컨텐츠 선별 모듈을 포함하여, 단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 컨텐츠 선별 모듈에서 수집하여 저장한 컨텐츠를 상기 단말기로 제공하는 서비스 제공부; 네트워크를 통해서 단말 장치와 데이터를 송수신하는 통신부; 오류 데이터가 데이터베이스화 된 오류 DB와 상기 선별된 컨텐츠를 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서비스 장치를 제공한다.As a means for solving the above problems, the present invention includes an error collection module for collecting and storing one or more pieces of error information in an error DB, and a content selection module for collecting and storing contents containing error information stored in the error DB A service providing unit for providing content collected and stored by the content selection module to the terminal when performing speech automatic evaluation according to a request from the terminal device; A communication unit for transmitting and receiving data to and from a terminal device via a network; And an error DB in which error data is stored in a database, and a storage unit for storing the selected contents.
본 발명에 의한 서비스 장치에 있어서, 컨텐츠 선별 모듈은 수집된 컨텐츠 중에서 음성 인식 및 말하기 자동 평가가 가능한 컨텐츠를 선별하여 저장하는 것을 특징으로 한다.In the service apparatus according to the present invention, the content selection module selects and stores contents capable of automatic speech recognition and speech evaluation from the collected contents.
본 발명에 의한 서비스 장치에 있어서, 서비스 제공부는 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 계산하는 수준 계산 모듈을 더 포함하고, 수준 계산 모듈에 의하여 계산된 컨텐츠의 수준을 고려하여 상기 단말 장치에 제공할 컨텐츠를 선별하는 것을 특징으로 한다.In the service apparatus according to the present invention, the service providing unit may further include a level calculating module for calculating a level of pre-stored content based on the occurrence frequency or the number of errors, and the level of content calculated by the level calculating module is considered The content to be provided to the terminal device is selected.
본 발명에 의한 서비스 장치에 있어서, 하나 이상의 오류 정보는 발음 오류, 억양 오류, 문법 오류, 강세 오류 중 적어도 하나 이상의 오류를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the service apparatus according to the present invention, the at least one error information includes at least one of a pronunciation error, an accent error, a grammar error, and an accent error.
본 발명에 의한 서비스 장치에 있어서, 서비스 제공부는 저장된 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 단말 장치로 전송한 후, 단말 장치로부터 사용자의 음성을 수신하면 오류 DB에 저장된 오류 정보를 이용하여 사용자의 음성에 대한 오류 유무를 평가하고, 평가 결과를 단말 장치로 전송하는 평가 모듈을 더 포함할 수 있다.In the service device according to the present invention, the service providing unit transmits at least one of the stored contents to the terminal device, and when receiving the user's voice from the terminal device, the service providing unit uses the error information stored in the error DB to generate an error And transmitting the evaluation result to the terminal device.
본 발명에 의한 서비스 장치에 있어서, 오류 수집 모듈은 평가 모듈의 평가 결과 발생한 오류에 대하여, 발생 횟수를 카운트하여 오류 DB에 저장할 수 있다.In the service apparatus according to the present invention, the error collecting module can count the number of occurrences generated as an evaluation result of the evaluation module and store the count in the error DB.
또한, 본 발명은 과제를 해결하기 위한 다른 수단으로서, 적어도 하나 이상의 오류 정보를 수집하여 오류 DB에 저장하는 오류 수집 모듈과, 오류 DB에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하여 저장하는 컨텐츠 선별 모듈을 포함하여, 사용자 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 저장한 컨텐츠를 사용자에게 출력한 후, 사용자의 음성이 입력되면 사용자의 음성을 평가하고, 평가 결과를 출력하는 제어부; 말하기 자동평가 서비스 제공을 위한 사용자의 요청을 입력 받기 위한 입력부; 말하기 자동평가 서비스와 관련된 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 출력부; 사용자의 음성을 처리하는 오디오 제어부; 네트워크를 통해서 데이터를 송수신하는 통신부; 적어도 하나 이상의 오류 정보를 포함하는 오류 DB와 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 단말 장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an information processing system including an error collecting module for collecting at least one error information and storing the error information in an error DB, a content selection module for collecting and storing contents including error information stored in the error DB, A controller for outputting the stored contents to the user when the speech automatic evaluation is performed according to a user request, evaluating the user's voice when the user's voice is input, and outputting the evaluation result; An input unit for receiving a request of a user for providing a speech automatic evaluation service; An output unit for outputting a user interface screen related to the speech automatic evaluation service; An audio control unit for processing a voice of a user; A communication unit for transmitting and receiving data through a network; And a storage unit for storing an error DB including at least one error information and contents including error information.
본 발명에 의한 단말 장치에 있어서, 컨텐츠 선별 모듈은 수집된 컨텐츠 중에서 음성 인식 및 말하기 자동평가가 가능한 컨텐츠를 선별하여 저장하는 것을 특징으로 한다.In the terminal device according to the present invention, the content selection module selects and stores contents capable of automatic speech recognition and speech evaluation from the collected contents.
본 발명에 의한 단말 장치에 있어서, 제어부는 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 계산하는 수준 계산 모듈을 더 포함하고, 수준 계산 모듈에서 계산된 수준을 고려하여 출력할 컨텐츠를 결정하는 것을 특징으로 한다.In the terminal device according to the present invention, the control unit may further include a level calculation module for calculating a level of previously stored content based on the occurrence frequency or the number of errors, .
본 발명에 의한 단말 장치에 있어서, 적어도 하나의 오류 정보는 발음 오류, 억양 오류, 문법 오류, 강세 오류 중 적어도 하나 이상의 오류를 포함할 수 있다.In the terminal device according to the present invention, the at least one error information may include at least one of a pronunciation error, an accent error, a grammar error, and an accent error.
본 발명에 의한 단말 장치에 있어서, 제어부는 저장된 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 출력한 후, 사용자의 음성이 입력되면 오류 DB에 저장된 오류 정보를 이용하여 사용자 음성에 대한 오류의 유무를 평가하고, 평가 결과를 출력하는 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the terminal device according to the present invention, the controller outputs at least one of the stored contents, and when the user's voice is input, evaluates the presence or absence of an error with respect to the user's voice using the error information stored in the error DB, And an evaluation module for outputting the evaluation result.
본 발명에 의한 단말 장치에 있어서, 오류 수집 모듈은 평가 모듈의 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하여 오류 DB에 저장하는 것을 특징으로 한다.In the terminal device according to the present invention, the error collecting module counts the number of occurrences generated as a result of the evaluation of the evaluation module and stores the count in the error DB.
또한, 상기 과제를 해결하기 위한 또 다른 수단으로서, 말하기 자동 평가 서비스 제공에 있어서, 오류 발생 빈도를 포함한 적어도 하나 이상의 오류 정보를 오류 DB로 저장해두는 단계; 다수의 컨텐츠 중에서 상기 오류 DB에 저장되어 있는 오류를 포함하는 컨텐츠를 수집하여 저장부에 저장하는 단계; 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 저장한 컨텐츠 중에서 적어도 하나의 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 단계; 및 말하기 자동평가의 수행 과정 중 획득된 사용자의 음성을 수신하면, 기 저장된 오류 데이터를 이용하여 상기 사용자의 음성에 대한 오류 유무를 평가하고, 평가 결과를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스 제공 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a speech automatic evaluation service, comprising: storing at least one error information including an error occurrence frequency in an error DB; Collecting content including an error stored in the error DB among a plurality of contents and storing the collected contents in a storage unit; Providing at least one content of the stored content to a user when performing automatic speech evaluation; And evaluating the presence or absence of an error with respect to the user's voice by using the previously stored error data and providing the evaluation result to the user when the user's voice obtained during the automatic speech evaluation process is received, To provide a speech automatic rating service.
본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법에 있어서, 적어도 하나의 컨텐츠를 단말 장치에 제공하기 전에, 오류 DB를 참조하여 컨텐츠에 포함된 오류의 발생 빈도 또는 개수를 고려하여 컨텐츠의 수준을 계산하고 계산된 수준을 고려하여 적어도 하나의 컨텐츠를 선별하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the automatic speech evaluation service providing method according to the present invention, before providing at least one content to the terminal device, the level of the content is calculated by considering the occurrence frequency or the number of errors included in the content by referring to the error DB, And selecting at least one content in consideration of the level of the content.
본 발명은 기존 컨텐츠들로부터 말하기 자동평가에 적합한 컨텐츠를 선별해 냄으로써 자동평가의 정확성을 높이고 컨텐츠의 활용도를 높일 뿐 아니라 선별된 컨텐츠를 피수험자가 풀게 되었을 때 받을 수 있는 점수에 대한 예측을 가능하게 함으로써 전체 문제의 수준을 정할 수 있는 도구로 사용할 수 있다.The present invention selects contents suitable for automatic speech evaluation from existing contents, thereby enhancing the accuracy of automatic evaluation and increasing the utilization of contents, and enables prediction of scores that can be received when the subject is solved by the subject This can be used as a tool to determine the level of the overall problem.
더하여, 본 발명에 따르면, 말하기 평가 시 데이터베이스화된 오류 정보를 이용하여 오류가 발생할 곳을 미리 예측하여 평가를 수행함으로써, 정확하고 빠르게 평가가 이루어질 수 있다.In addition, according to the present invention, evaluation can be accurately and quickly performed by predicting and predicting a place where an error occurs, using database-based error information in speech evaluation.
도 1은 본 발명에 의한 말하기 자동평가 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스를 제공하기 위한 서비스 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 컨텐츠 선별 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 말하기 자동 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 의한 말하기 자동평가 서비스를 제공하기 위한 단말 장치를 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 말하기 자동 평가 방법을 나타낸 순서도이다.1 is a block diagram showing a speech automatic evaluation system according to the present invention.
2 is a block diagram illustrating a service apparatus for providing a speech automatic evaluation service according to the present invention.
3 is a flowchart illustrating a content selection method in a speech automatic evaluation service providing method according to the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a speech automatic evaluation method in a speech automatic evaluation service providing method according to the present invention.
5 is a block diagram illustrating a terminal device for providing a speech automatic evaluation service according to another embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a speech automatic evaluation method in a speech automatic evaluation service providing method according to another embodiment of the present invention.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description and the accompanying drawings, detailed description of well-known functions or constructions that may obscure the subject matter of the present invention will be omitted. It should be noted that the same constituent elements are denoted by the same reference numerals as possible throughout the drawings.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed in an ordinary or dictionary sense, and the inventor shall properly define the terms of his invention in the best way possible It should be construed as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention, and not all of the technical ideas of the present invention are described. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
도 1은 본 발명에 의한 말하기 자동평가 시스템을 나타낸 블록도로서, 이를 참조하면, 본 발명에 따른 말하기 자동평가 시스템은 단말 장치(100)와 서비스 장치(200)와 네트워크(300)를 포함하여 이루어질 수 있다.FIG. 1 is a block diagram of a speech automatic evaluation system according to the present invention. Referring to FIG. 1, a speech automatic evaluation system according to the present invention includes a
본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공은 서버 기반 컴퓨팅 방식으로 이루어질 수 있다. 여기서, 서비스 기반 컴퓨팅 방식은, 네트워크를 매개로 연결된 임의의 장치에서 본 발명에 따른 말하기 자동평가 서비스 제공 방법의 처리가 이루어지고, 단말 장치에서는 입출력만 이루어지는 방식을 의미한다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 본 발명에 따른 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 장치를, 서비스 장치(200)로 구분하기로 한다.The automatic speech evaluation service according to the present invention can be provided by a server-based computing method. Here, the service-based computing method refers to a method in which a speech automatic evaluation service providing method according to the present invention is performed in an arbitrary apparatus connected via a network, and only input and output are performed in a terminal apparatus. Hereinafter, for convenience of explanation, an apparatus for providing a speech automatic evaluation service according to the present invention will be described as a
서비스 장치(200)는, 네트워크(300)를 통해서 다수의 단말 장치(100)로 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서버 장치이다. 더 구체적으로, 서비스 장치(200)는 단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 오류 DB에 저장하고, 상기 오류 DB에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 선별하여 저장하고, 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 판단하고, 상기 수준 정보가 포함된 컨텐츠를 상기 단말 장치에 제공하고, 상기 단말 장치로부터 말하기 자동평가의 수행 과정 중 녹음된 음성을 수신하면 기 저장된 오류 데이터를 이용하여 평가하고, 그 평가 결과를 상기 단말 장치로 전송한다.The
이러한 서비스 장치(200)는 서버-클라이언트 컴퓨팅 방식으로 동작할 수도 있고, 클라우드 컴퓨팅 기반으로 동작할 수도 있다. 즉, 말하기 자동평가 서비스를 진행하는데 필요한 컴퓨터 자원, 예를 들면, 하드웨어, 소프트웨어 중에서 하나 이상을 서비스 장치(200)에 제공할 수 있다.The
단말 장치(100)는 사용자가 이용하는 다양한 형태의 장치로서, 예를 들면, PC(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 휴대폰(mobile phone), 태블릿 PC, 내비게이션(navigation) 단말기, 스마트폰(smart phone), PDA(Personal Digital Assistants), 스마트 TV(Smart TV), PMP(Portable Multimedia Player) 및 디지털방송 수신기를 포함할 수 있다. 물론 이는 예시에 불과할 뿐이며, 상술한 예 이외에도 현재 개발되어 상용화되었거나 향후 개발될 모든 통신이 가능한 장치를 포함하는 개념으로 해석되어야 한다.The
이러한 단말 장치(100)는 말하기 자동평가 서비스를 요청하는 사용자가 사용할 수 있다. 본 발명에 따른 말하기 자동평가 시스템에서, 단말 장치(100)는 서비스 장치에 말하기 자동평가를 수행할 것을 요청하여 수준 정보를 포함하여 컨텐츠를 수신하고, 말하기 자동평가를 수행하여 녹음된 음성을 상기 서비스 장치에 전송하고, 평가 결과를 수신하여 사용자에게 제공하여 준다.Such a
네트워크(300)는 서비스 장치(200)와 복수의 단말 장치(100) 간에 데이터의 송수신을 위한 통로를 제공한다. 이러한 네트워크(300)는 인터넷 프로토콜(IP)을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스 및 끊기는 현상이 없는 데이터 서비스를 제공하는 아이피망으로, 아이피를 기반으로 서로 다른 망을 통합한 아이피망 구조인 올 아이피(All IP)망 일 수 있다. 또한, 네트워크(300)는 유선네트워크, Wibro(Wireless Broadband)망, WCDMA를 포함하는 3 세대 이동네트워크, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망 및 LTE망을 포함하는 3.5세대 이동네트워크, LTE advanced를 포함하는 4세대 이동네트워크, 위성네트워크 및 와이파이(Wi-Fi)망을 포함하는 무선랜 중 하나 이상을 포함하여 이루어질 수 있다.The
본 발명에 있어서, 단말 장치(100)는 말하기 자동평가 서비스 제공을 위한 출력 기능만을 수행하므로, 이하에서 서비스 장치(200)를 위주로 설명하기로 한다.In the present invention, since the
도 2는 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스를 제공하기 위한 서비스 장치(200)를 나타낸 블록도이다. 도 2에서는 서비스 장치(200)의 구성을 기능 단위로 표현하였으나, 이는 실제로 구현 시 다수의 서버 장치에 분산되어 구현될 수도 있고, 하나의 서버 장치에 구현될 수도 있다.2 is a block diagram showing a
도 2를 참조하면, 본 발명의 말하기 자동평가 시스템에 있어서 서비스 장치는 통신부(210), 저장부(220), 서비스 제공부(230)를 포함하여 이루어질 수 있다.Referring to FIG. 2, in the automatic speech evaluation system of the present invention, a service apparatus may include a
통신부(210)는 네트워크(300)를 통하여 다수의 단말 장치(100)와 데이터를 주고받는다.The
저장부(220)는 서비스 장치(200)의 동작을 위한 데이터 및 프로그램을 저장하는 수단으로서, 특히, 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공을 위하여, 하나 이상의 오류 정보를 포함하는 오류 DB(221)와 상기 오류 DB(221)을 이용하여 선별한 컨텐츠(222)를 저장한다. 상기 오류 DB(221)에는 문법 오류, 발음 오류, 억양 오류, 강세 오류 중 적어도 하나 이상의 오류를 포함할 수 있으며, 각 오류의 발생 빈도 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 오류 발생 빈도 정보를 이용하여 컨텐츠에 포함된 난이도 수준을 결정할 수 있다.The
서비스 제공부(230)는, 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 오류 DB(221)에 저장하고, 상기 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠(222)를 수집하여 저장하며, 단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 상기 컨텐츠(222)를 상기 단말기로 전송하고, 상기 단말 장치(100)로부터 사용자의 음성을 수신하면 상기 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 이용하여 평가하고, 평가 결과를 상기 단말 장치(100)로 전송한다. 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 상기 오류 DB(221)에 저장하는 오류 수집 모듈(231)과, 상기 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하여 저장하는 컨텐츠 선별 모듈(232)과, 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 계산하는 수준 계산 모듈(233)과, 상기 저장된 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 상기 단말 장치로 전송하고, 상기 단말 장치로부터 사용자의 음성을 수신하면 상기 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 이용하여 평가하고, 평가 결과를 상기 단말 장치(100)로 전송하는 평가 모듈(234)을 제공한다. 이러한 서비스 제공부(230)는, 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스를 위한 오류 수집 모듈(231)과 컨텐츠 선별 모듈(232)과 수준 계산 모듈(233)과 평가 모듈(234) 중에서 하나 이상을 포함하여 이루어질 수 있다.The
오류 수집 모듈(231)은 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 오류 DB(221)에 저장하고, 상기 단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하여 오류 DB(221)에 저장해 둔다.The
컨텐츠 선별 모듈(232)은 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하고 이 중에서 음성 인식을 이용하여 말하기 자동평가에 적합한 컨텐츠(222)를 선별하여 저장해 둔다.The
수준 계산 모듈(233)은 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 계산한다. 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 고려하여 오류 발생 빈도가 높은 오류가 많이 있을수록 해당 컨텐츠의 수준은 높게 계산된다. 반면에 오류 개수가 적고, 오류 발생 빈도가 낮은 오류가 많이 있을수록 해당 컨텐츠의 수준은 낮게 계산된다. 오류 발생 빈도가 낮고 높음은 오류 수집 모듈(231)이 본 발명에 의한 말하기 자동 평가 서비스를 제공하는 경우 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하거나 기존에 해당 오류의 난이도 수준이 설정되어 있는 것을 고려하여 해당 오류의 발생 빈도를 설정해 둘 수 있다.The
평가 모듈(234)은 본 발명에 의한 말하기 자동 평가 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 컨텐츠 수준을 고려하여 단말 장치(100)로 전송하고, 상기 단말 장치(100)로부터 사용자의 음성을 수신하면 상기 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 이용하여 평가하고, 평가 결과를 상기 단말 장치(100)로 전송한다.The
상기 오류 수집 모듈(231)과, 컨텐츠 선별 모듈(232)과, 수준 계산 모듈(233)과, 평가 모듈(234)은 소프트웨어 혹은 하드웨어 혹은 소프트웨어와 하드웨어의 조합에 의해 구현될 수 있는 것으로서, 예를 들면, 프로그램 형태로 저장부(220)에 저장되어 있다가 상기 서비스 제공부(230)에 의해 실행됨에 의해 구현될 수 있다.The
도 3은 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 컨텐츠 선별 방법을 나타낸 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a content selection method in a speech automatic evaluation service providing method according to the present invention.
이하에서 도 3을 기반으로 본 발명에 의한 말하기 자동평가 시스템에서의 컨텐츠 선별 과정을 설명한다.Hereinafter, a content selection process in the automatic speech evaluation system according to the present invention will be described with reference to FIG.
도 3을 참조하면, 말하기 자동 평가 서비스 제공을 위해 오류 발생 빈도를 포함한 적어도 하나 이상의 오류 정보를 오류 DB(221)로 미리 저장해 둔다(S105). 그리고 다수의 컨텐츠 중에서 상기 오류 DB에 저장되어 있는 오류를 포함하는 컨텐츠를 수집하고(S110) 음성 인식이 가능하고 말하기 자동평가를 수행하기에 적절한 컨텐츠를 선별하여 저장해둔다(S115). Referring to FIG. 3, at least one error information including a frequency of error occurrence is stored in advance in the
그리고 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠(222)의 수준을 계산하여(S120) 저장부(220)에 저장하여 둔다(S125). 이 때 오류 DB(221)에 저장된 오류 정보를 고려하여 오류 발생 빈도가 높은 오류가 많이 있을수록 해당 컨텐츠의 수준은 높게 계산된다. 반면에 오류 개수가 적고, 오류 발생 빈도가 낮은 오류가 많이 있을수록 해당 컨텐츠의 수준은 낮게 계산된다. 오류 발생 빈도가 낮고 높음은 본 발명에 의한 말하기 자동 평가 서비스를 제공하는 경우 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하거나 기존에 해당 오류의 난이도 수준이 설정되어 있는 것을 고려하여 해당 오류의 발생 빈도를 설정해 둘 수 있다.The level of the stored
도 4는 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 말하기 자동 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a speech automatic evaluation method in a speech automatic evaluation service providing method according to the present invention.
도 4를 참조하면, 단말 장치(100)가 사용자의 입력 신호에 따라 서비스 장치(200)에 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠를 제공해 줄 것을 요청한다(S305).Referring to FIG. 4, the
그러면 서비스 장치(200)에서는 단말 장치(100)의 요청에 따라서 컨텐츠(152)의 수준을 고려하여 컨텐츠를 단말 장치(100)로 제공해 준다(S310). 즉, 상기 단말 장치(100) 사용자의 수준 정보가 서비스 장치(200)에 저장되어 있는 경우 이를 이용하여 적절한 수준의 컨텐츠를 선별하여 단말 장치(100)로 제공해 줄 수 있다. 또는 상기 단말 장치(100)의 사용자 요청에 따라 원하는 수준 또는 원하는 오류 종류가 포함되어 있는 컨텐츠를 상기 단말 장치(100)로 제공해 줄 수 있다.In response to the request of the
상기 컨텐츠를 수신한 단말 장치(100)는 사용자에 대하여 본 발명에 의한 말하기 자동평가를 수행하고(S315), 사용자의 음성을 서비스 장치(200)로 전송한다(S320).The
서비스 장치(200)는 오류 DB(221)를 이용하여 상기 사용자의 음성에 오류가 포함되어 있는지 평가할 수 있으며(S325), 오류 DB(221)를 이용하여 오류 정보를 미리 예측할 수 있으므로 평가가 정확하고 빠르게 이루어질 수 있다.The
예를 들면, 발음 오류에 있어서, fork 의 경우 /f/로 발음해야 하나 /p/로 발음하는 오류가 발생할 수 있으며 특히 한국인의 경우 /f/와 같은 발음이 쓰이지 않으므로 /p/로 발음하게 되는 오류의 발생빈도가 일반적으로 높다. 이러한 발생빈도가 높은 오류 정보를 오류 DB(221)에 저장해 두고, 말하기 자동평가 시에 이용되는 컨텐츠에 fork 단어가 포함되어 있다면 /p/로 발음하게 되는 오류가 있는지를 체크하여 미리 예측하여 말하기 자동평가가 가능하다.For example, in pronunciation errors, fork should be pronounced with / f /, but an error pronounced with / p / can occur. Especially in Korean, pronouncing / p / The frequency of errors is generally high. If the fork word is included in the contents used in the speech automatic evaluation, it is checked whether there is an error to be pronounced by / p / Evaluation is possible.
그리고, 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하여 오류 DB(221)에 저장해 두어(S330) 상기 단말 장치(100)의 사용자에 수준에 맞게 본 발명에 의한 말하기 자동평가 서비스의 제공이 가능하다.The number of occurrences is counted and stored in the error DB 221 (S330) to provide the automatic speech evaluation service according to the present invention to the user of the
본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 말하기 자동평가 서비스의 제공은 단말 장치(100)를 기반으로 이루어질 수 있다. 여기서 서비스 장치(200)는 단말 장치(100)에 복수의 컨텐츠 제공만을 수행하므로 도 2의 구성과 같이 이루어 질 수 있다.In another embodiment of the present invention, provision of a speech automatic evaluation service may be based on the
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 말하기 자동평가 서비스의 제공을 위한 단말 장치(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.5 is a block diagram illustrating a configuration of a
도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 단말 장치(100)는 통신부(110)와, 입력부(120)와, 오디오 처리부(130)와, 출력부(140)와, 저장부(150)와, 제어부(160)를 포함할 수 있다.5, a
통신부(110)는 네트워크(300)를 통하여 서비스 장치(200)와 데이터를 주고 받는다.The
입력부(120)는 사용자의 조작에 따라서 단말 장치(100)를 제어하거나 동작하기 위한 사용자 입력 신호를 발생하는 수단으로서, 다양한 방식의 입력 수단으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 입력부(120)는 키 입력 수단, 터치 입력 수단, 제스처 입력 수단, 음성 입력 수단 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다. 키 입력 수단은, 키 조작에 따라서 해당 키에 대응하는 신호를 발생시키는 것으로서, 키패드, 키보드가 해당된다. 터치 입력 수단은, 사용자가 특정 부분을 터치하는 동작을 감지하여 입력 동작을 인식하는 것으로서, 터치 패드, 터치 스크린, 터치 센서를 들 수 있다. 제스처 입력 수단은, 사용자의 동작, 예를 들어, 단말 장치를 흔들거나 움직이는 동작, 단말 장치에 접근하는 동작, 눈을 깜빡이는 동작 등 지정된 특정 동작을 특정 입력 신호로 인식하는 것으로서, 지자기 센서, 가속도 센서, 카메라, 고도계, 자이로 센서, 근접 센서 중에서 하나 이상을 포함하여 이루어질 수 있다.The
오디오 처리부(130)는 단말 장치(100)의 사용자에 의해 본 발명의 말하기 자동 평가 수행을 위한 음성을 입력하여 음성인식을 수행하고 유무선 이어폰, 유무선 스피커, 단말 장치(100)에 내장된 스피커 중에서 어느 하나를 통해 출력한다. 상기 오디오 처리부(130)는 음성을 입력할 수 있는 마이크와 출력할 수 있는 스피커 등으로 이루어질 수 있다.The
출력부(140)는 사용자에 의해 선택된 컨텐츠를 볼 수 있도록 화면에 출력하는 수단으로, 예를 들면, LCD((Liquid Crystal Display), TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display), LED(Light Emitting Diodes), OLED(Organic Light Emitting Diodes), AMOLED(Active Matrix Organic Light Emitting Diodes), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이 중에서 어느 하나가 될 수 있다.The
저장부(150)는 단말 장치(100)의 동작에 필요한 데이터 혹은 프로그램을 저장하는 수단으로서, 기본적으로 단말 장치(100)의 운용 프로그램(OS) 및 하나 이상의 응용 프로그램을 저장할 수 있다. 더하여, 본 발명에 있어서, 저장부(150)는 말하기 자동평가 서비스 제공을 위한 오류 DB(151)와 선별된 컨텐츠(152)를 저장한다. 이러한 저장부(150)는, 램(RAM, Read Access Memory), 롬(ROM, Read Only Memory), 하드디스크(HDD, Hard Disk Drive), 플래시 메모리, CD-ROM, DVD와 같은 모든 종류의 저장 매체를 포함할 수 있다.The
제어부(160)는 단말 장치(100)의 동작 전반을 제어하는 것으로서, 기본적으로 상기 저장부(150)에 저장한 운영 프로그램을 기반으로 동작하여 단말 장치(100)의 기본적인 플랫폼 환경을 구축하고, 사용자의 선택에 따라서 응용 프로그램을 실행하여 임의 기능을 제공한다. 본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 제어부(160)는, 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 오류 DB(151)에 저장하고, 상기 오류 DB(151)에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하여 저장하며, 사용자 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 사용자의 음성이 입력되면 상기 오류 DB(151)에 저장된 오류 정보를 이용하여 평가하고, 평가 결과를 출력한다. 이러한 제어부(160)는 오류 수집 모듈(161), 컨텐츠 선별 모듈(162), 수준 계산 모듈(163), 평가 모듈(164) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The
오류 수집 모듈(161)은 발생 빈도가 높은 오류 정보를 수집하여 오류 DB(151)에 저장하고, 상기 단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하여 오류 DB(151)에 저장해 둔다. 컨텐츠 선별 모듈(162)은 오류 DB(151)에 저장된 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하고 이 중에서 음성 인식을 이용하여 말하기 자동평가에 적합한 컨텐츠(152)를 선별하여 저장해 둔다. 수준 계산 모듈(163)은 오류의 발생 빈도 또는 개수를 기준으로 기 저장된 컨텐츠의 수준을 계산한다. 평가 모듈(164)은 본 발명에 의한 말하기 자동 평가 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 컨텐츠 수준을 고려하여 단말 장치(100)로 전송하고, 상기 단말 장치(100)로부터 사용자의 음성을 수신하면 상기 오류 DB(151)에 저장된 오류 정보를 이용하여 평가하고, 평가 결과를 상기 단말 장치(100)로 전송한다.The
상기 오류 수집 모듈(161), 컨텐츠 선별 모듈(162), 수준 계산 모듈(163), 평가 모듈(164)은 소프트웨어 혹은 하드웨어 혹은 소프트웨어와 하드웨어의 조합에 의해 구현될 수 있는 것으로서, 예를 들면, 프로그램 형태로 저장부(150)에 저장되어 있다가 상기 제어부(160)에 의해 실행됨에 의해 구현될 수 있다.The
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 말하기 자동 평가 방법을 나타낸 순서도이다.FIG. 6 is a flowchart illustrating a speech automatic evaluation method in a speech automatic evaluation service providing method according to another embodiment of the present invention.
이에 앞서 본 발명의 다른 실시 예에 의한 말하기 자동평가 서비스 제공 방법 중 컨텐츠 선별 방법의 경우 도 3에 도시된 컨텐츠 선별 방법과 동일하게 수행될 수 있다.The content selection method of the speech automatic evaluation service providing method according to another embodiment of the present invention may be performed in the same manner as the content selection method shown in FIG.
도 6을 참조하면, 사용자로부터 본 발명의 다른 실시 예에 의한 말하기 자동평가 수행을 요청받으면(S205), 단말 장치(100)의 제어부(160)는 사용자의 수준을 고려하거나 사용자로부터 요청 받은 수준에 따라 컨텐츠를 제공한다(S210). 상기 컨텐츠를 이용하여 평가를 위해 사용자가 음성 녹음을 하고(S215), 오류 DB(151)를 이용하여 말하기 자동평가가 이루어진다(S220). 더하여 평가 결과 발생된 오류 정보는 오류 DB(151)에 업데이트되어 새롭게 저장된다(S225).Referring to FIG. 6, when a user requests to perform automatic speech evaluation according to another embodiment of the present invention (S205), the
본 발명에 따른 말하기 자동평가 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The automatic speech evaluation method according to the present invention may be implemented in a form of software readable by various computer means and recorded in a computer-readable recording medium. Here, the recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination. Program instructions to be recorded on a recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. For example, the recording medium may be an optical recording medium such as a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, a compact disk read only memory (CD-ROM), a digital video disk (DVD) Includes a hardware device that is specially configured to store and execute program instructions such as a magneto-optical medium such as a floppy disk and a ROM, a random access memory (RAM), a flash memory, do. Examples of program instructions may include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like. Such hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으나, 여기에 개시된 실시 예외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be apparent to those skilled in the art. Furthermore, although specific terms are used in this specification and the drawings, they are used in a generic sense only to facilitate the description of the invention and to facilitate understanding of the invention, and are not intended to limit the scope of the invention.
본 발명의 외국어 학습에 적용되어, 기존 컨텐츠들로부터 말하기 자동평가에 적합한 컨텐츠를 선별해 냄으로써 자동평가의 정확성을 높이고 컨텐츠의 활용도를 높일 뿐 아니라 선별된 컨텐츠를 피수험자가 풀게 되었을 때 받을 수 있는 점수에 대한 예측을 가능하게 함으로써 전체 문제의 수준을 정할 수 있는 도구로 사용할 수 있다.The present invention is applied to the foreign language learning of the present invention to select contents suitable for automatic speech evaluation from existing contents, thereby improving the accuracy of automatic evaluation and improving the utilization of contents, as well as a score that can be received when the subject has solved the selected contents Which can be used as a tool to determine the level of the overall problem.
더하여, 말하기 평가 시 데이터베이스화된 오류 정보를 이용하여 오류가 발생할 곳을 미리 예측하여 평가를 수행함으로써, 정확하고 빠르게 평가가 이루어질 수 있다.In addition, evaluation can be performed accurately and quickly by predicting and predicting the place where the error occurs by using the error information in the database during speech evaluation.
100: 단말 장치 110: 통신부 120: 입력부
130: 오디오 처리부 140: 출력부 150: 저장부
151: 오류 DB 152: 선별된 컨텐츠 160: 제어부
161: 오류 수집 모듈 162: 컨텐츠 선별모듈
163: 수준 계산 모듈 164: 평가 모듈 200: 서비스 장치
210: 통신부 220: 저장부 221: 오류 DB
222: 선별된 컨텐츠 230: 서비스 제공부 231: 오류 수집 모듈
232: 컨텐츠 선별 모듈 233: 수준 계산 모듈 234: 평가 모듈100: terminal device 110: communication unit 120: input unit
130: audio processing unit 140: output unit 150:
151: error DB 152: selected content 160:
161: Error collecting module 162: Content sorting module
163: Level calculation module 164: Evaluation module 200: Service device
210: communication unit 220: storage unit 221: error DB
222: Selected contents 230: Service providing 231: Error collecting module
232: Content selection module 233: Level calculation module 234: Evaluation module
Claims (14)
네트워크를 통해서 단말 장치와 데이터를 송수신하는 통신부;
오류 데이터가 데이터베이스화 된 오류 DB와 상기 수집된 컨텐츠를 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서비스 장치.An error collection module for collecting one or more error information and storing the error information in an error database, a content selection module for collecting and storing contents containing error information stored in the error database, and a level of the stored content And a level calculation module for calculating a level of the contents calculated by the level calculation module when performing speech automatic evaluation according to a request of the terminal device, Service provided by the device;
A communication unit for transmitting and receiving data to and from a terminal device via a network;
And an error DB in which error data is stored in a database, and a storage unit for storing the collected contents.
상기 수집된 컨텐츠 중에서 음성 인식 및 말하기 자동 평가가 가능한 컨텐츠를 선별하여 저장하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서비스 장치.The content browsing module according to claim 1,
Wherein the contents are selected and stored in the collected contents, the contents being capable of automatic speech recognition and speech evaluation.
상기 하나 이상의 오류 정보는 발음 오류, 억양 오류, 문법 오류, 강세 오류 중 적어도 하나 이상의 오류를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서비스 장치.The method according to claim 1,
Wherein the at least one error information includes at least one of a pronunciation error, an accent error, a grammar error, and an accent error.
상기 저장된 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 상기 단말 장치로 전송한 후, 상기 단말 장치로부터 사용자의 음성을 수신하면 상기 오류 DB에 저장된 오류 정보를 이용하여 상기 사용자의 음성에 대한 오류 유무를 평가하고, 평가 결과를 상기 단말 장치로 전송하는 평가 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서비스 장치.The method of claim 1, wherein the service providing unit
Receiving at least one of the stored contents to the terminal device and receiving the user's voice from the terminal device, evaluating whether or not the user's voice has an error using the error information stored in the error DB, To the terminal device, and the evaluation module transmits the automatic evaluation service to the terminal device.
상기 평가 모듈의 평가 결과 발생한 오류에 대하여, 발생 횟수를 카운트하여 상기 오류 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 서비스 장치.6. The apparatus of claim 5, wherein the error collection module
And counts the number of occurrences of the error generated as a result of the evaluation of the evaluation module and stores the count in the error DB.
상기 말하기 자동평가 서비스 제공을 위한 사용자의 요청을 입력 받기 위한 입력부;
상기 말하기 자동평가 서비스와 관련된 사용자 인터페이스 화면을 출력하는 출력부;
사용자의 음성을 처리하는 오디오 제어부;
네트워크를 통해서 데이터를 송수신하는 통신부;
상기 적어도 하나 이상의 오류 정보를 포함하는 오류 DB와 오류 정보를 포함하는 컨텐츠를 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 단말 장치.An error collection module for collecting and storing at least one piece of error information in an error DB, a content selection module for collecting and storing contents containing error information stored in the error DB, And a level calculation module for calculating a level of the content, and when the automatic evaluation of speech is performed according to a user request, content to be output is determined in consideration of the level calculated in the level calculation module, and the determined content is output to the user A control unit for evaluating the user's voice when the user's voice is input and outputting the evaluation result;
An input unit for receiving a request of a user for providing the automatic speech evaluation service;
An output unit outputting a user interface screen related to the speech automatic evaluation service;
An audio control unit for processing a voice of a user;
A communication unit for transmitting and receiving data through a network;
And a storage unit for storing contents including the error DB including the at least one error information and the error information.
상기 수집된 컨텐츠 중에서 음성 인식 및 말하기 자동평가가 가능한 컨텐츠를 선별하여 저장하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 단말 장치.The content browsing method according to claim 7,
Wherein the contents are selected and stored in the collected contents, the contents being capable of automatic speech recognition and speech evaluation.
상기 적어도 하나의 오류 정보는 발음 오류, 억양 오류, 문법 오류, 강세 오류 중 적어도 하나 이상의 오류를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 단말 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the at least one error information includes at least one of a pronunciation error, an accent error, a grammar error, and an accent error.
상기 저장된 컨텐츠 중 적어도 하나 이상을 출력한 후, 사용자의 음성이 입력되면 상기 오류 DB에 저장된 오류 정보를 이용하여 상기 사용자 음성에 대한 상기 오류의 유무를 평가하고, 평가 결과를 출력하는 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 단말 장치.11. The apparatus of claim 10, wherein the control unit
And an evaluation module for evaluating the presence or absence of the error with respect to the user's voice using the error information stored in the error DB and outputting the evaluation result when the user's voice is input after outputting at least one of the stored contents Wherein the automatic evaluation service is provided to the terminal device.
상기 평가 모듈의 평가 결과 발생한 오류에 대하여 발생 횟수를 카운트하여 상기 오류 DB에 저장해 두는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스를 제공하는 단말 장치.12. The apparatus of claim 11, wherein the error collection module
And counts the number of occurrences of the error generated as a result of the evaluation of the evaluation module, and stores the count in the error DB.
다수의 컨텐츠 중에서 상기 오류 DB에 저장되어 있는 오류를 포함하는 컨텐츠를 수집하여 저장부에 저장하는 단계;
상기 컨텐츠에 포함된 오류의 발생 빈도 또는 개수를 고려하여 상기 컨텐츠의 수준을 계산하는 단계;
상기 계산된 수준을 고려하여 상기 적어도 하나의 컨텐츠를 선별하는 단계;
단말 장치의 요청에 따라 말하기 자동평가를 수행하는 경우, 상기 선별된 컨텐츠 중에서 적어도 하나의 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 단계; 및
상기 말하기 자동평가의 수행 과정 중 획득된 사용자의 음성을 수신하면, 기 저장된 오류 데이터를 이용하여 상기 사용자의 음성에 대한 오류 유무를 평가하고, 평가 결과를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 말하기 자동평가 서비스 제공 방법.Storing at least one error information including an error occurrence frequency in an error DB in providing automatic speech evaluation service;
Collecting content including an error stored in the error DB among a plurality of contents and storing the collected contents in a storage unit;
Calculating a level of the content in consideration of the occurrence frequency or the number of errors included in the content;
Selecting the at least one content by considering the calculated level;
Providing at least one content among the selected contents to a user when performing speech automatic evaluation according to a request of a terminal device; And
And evaluating the presence or absence of an error with respect to the user's voice using the previously stored error data and providing the evaluation result to the user when the user's voice acquired during the speech automatic evaluation process is received To provide automatic evaluation service.
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Cited By (4)
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KR20190068841A (en) | 2017-12-11 | 2019-06-19 | 윤영훈 | System for training and evaluation of english pronunciation using artificial intelligence speech recognition application programming interface |
KR20200088073A (en) | 2019-01-14 | 2020-07-22 | 김주혁 | English speaking evaluation system and method thereof |
KR20200097560A (en) | 2019-02-08 | 2020-08-19 | 씨이티코리아 주식회사 | System and method for evaluating thinking skill english |
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Families Citing this family (1)
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Family Cites Families (4)
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---|---|---|---|---|
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KR20030065259A (en) * | 2002-01-31 | 2003-08-06 | 윤병원 | Apparatus and method of learnning languages by sound recognition and sotring media of it |
US6953343B2 (en) * | 2002-02-06 | 2005-10-11 | Ordinate Corporation | Automatic reading system and methods |
KR20060087821A (en) * | 2005-01-31 | 2006-08-03 | 김영운 | System and its method for rating language ability in language learning stage based on l1 acquisition |
-
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- 2011-10-13 KR KR1020110104380A patent/KR101637975B1/en active IP Right Grant
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190068841A (en) | 2017-12-11 | 2019-06-19 | 윤영훈 | System for training and evaluation of english pronunciation using artificial intelligence speech recognition application programming interface |
KR20200088073A (en) | 2019-01-14 | 2020-07-22 | 김주혁 | English speaking evaluation system and method thereof |
KR20200097560A (en) | 2019-02-08 | 2020-08-19 | 씨이티코리아 주식회사 | System and method for evaluating thinking skill english |
KR20200118969A (en) | 2019-04-09 | 2020-10-19 | 원세컨드랩스(주) | Method for language learning service and terminal thereof |
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