KR101697650B1

KR101697650B1 - Pronunciation test system

Info

Publication number: KR101697650B1
Application number: KR1020120142816A
Authority: KR
Inventors: 정훈; 오유리; 강점자; 이윤근
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2012-12-10
Filing date: 2012-12-10
Publication date: 2017-01-18
Also published as: KR20140074636A

Abstract

실시 예에 따른 발음 평가 장치는 발화입력된 영어 음성에 대하여 원어민 영어 음성의 음운학적 측면 및 음향학적 측면에 대한 발음 평가가 용이하도록, 실시 예는 발화입력된 영어 음성에 대한 제1 귀무가설을 산출하는 제1 귀무가설 산출부, 상기 제1 귀무가설에 대응하는 제1 대립가설을 산출하는 제1 대립가설 산출부, 상기 영어 음성에 대응하여 설정된 원어민 영어 음성에 대한 제2 귀무가설을 산출하는 제2 귀무가설 산출부 및 상기 제2 귀무가설에 대응하는 제2 대립가설을 산출하는 제2 대립가설 산출부를 포함하는 우도비 측정모듈 및 상기 제1, 2 귀무가설 및 상기 제1, 2 대립가설을 기초로, 상기 원어민 영어 음성에 대응하여 상기 영어 음성에 대한 발음 일치 확률값을 산출하는 발음 스코어링 모듈을 포함하는 발음 평가 장치를 제공한다.The pronunciation evaluating apparatus according to the embodiment calculates the first null hypothesis for the English speech to be uttered so that the phonetic and acoustical aspects of the native English speech can be easily evaluated with respect to the English speech uttered with the utterance A first alternate hypothesis calculating unit for calculating a first negative hypothesis corresponding to the first null hypothesis, a second negative hypothesis calculating unit for calculating a second negative hypothesis for a native English voice set corresponding to the English voice, 2 < / RTI > null hypothesis calculating unit and a second allotment hypothesis calculating unit for calculating a second allotment hypothesis corresponding to the second null hypothesis, and a second likelihood hypothesis calculating unit for calculating the first hypothesis and the first and second hypothesis, And a pronunciation scoring module for calculating a pronunciation matching probability value for the English voice corresponding to the native English voice as a basis.

Description

[0001] Pronunciation test system [

실시 예는 발음 평가 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 발화입력된 영어 음성에 대하여 원어민 영어 음성의 음운학적 측면 및 음향학적 측면에 대한 발음 평가가 용이한 발음 평가 장치에 관한 것이다.More specifically, the present invention relates to a phonetic evaluation apparatus which can easily evaluate a phonological aspect and an acoustic aspect of a native English speech with respect to an English speech uttered.

일반적으로 현대인들은 산업의 전문화와 국제화의 추세에 따라 제 2 외국어에 대한 관심이 많아지는 경향을 보이는데, 이러한 추세에 대응하기 위해 어학용 학습기 또는 다양한 어학용 프로그램 즉, 외국어 발음 평가 방법들이 개발되고 있는 실정이다.In general, modern people tend to be interested in the second language according to the tendency of industry specialization and internationalization. In order to cope with this tendency, language learning devices or various language programs, that is, foreign language pronunciation evaluation methods, have been developed .

외국어 발음 평가 방법의 경우, 일례로 음성신호 처리 기술을 이용한 발음 비교 방법이 있으며, 이는 은닉 마코브 모델(Hidden Markov Model, 이하 HMM)을 이용하여 비원어민의 발음 음성에 대한 인식을 한 후, 원어민의 음성과 비교하는 알고리즘이다.In the case of the foreign language pronunciation evaluation method, for example, there is a pronunciation comparison method using a speech signal processing technique. After recognizing non-native speech pronunciation using a hidden Markov model (HMM) Of the speech.

이와 같은 외국어 발음 평가 방법은 하기의 [수학식 1]과 같은 귀무가설 H0와 귀무가설 HO에 대응하는 대립가설 H1에 대한 우도비 테스트에 기반한 신뢰도 값이 널리 사용된다.Such a foreign language pronunciation evaluation method is widely used in the reliability value based on the likelihood test H1 for the null hypothesis H0 and the negative hypothesis H1 corresponding to the null hypothesis HO, as shown in Equation (1) below.

P(X｜H0)는 화자가 주어진 단어나 문장을 정확히 발성할 경우에 대한 확률값이고, P(X｜H1)는 화자가 주어진 단어나 문장을 다르게 발성할 때의 확률값이다.P (X | H0) is a probability value when a speaker utteres a given word or sentence correctly, and P (X | H1) is a probability value when a speaker utters a given word or sentence differently.

여기서, [수학식 1]에 기반한 발음 평가 방식은 확자가 발성한 음성이 음운학적인 측면에서 정확히 발성되었는지를 측정하는 측면이 강하며, 일반적으로 단일 음향 모델을 사용하게 되어 언어간 음향학적인 차이를 간과하거나 약화시키게 된다.Here, the pronunciation evaluation method based on [Equation 1] has a strong tendency to measure whether the voice uttered by the speaker is uttered in a phonological manner. In general, a single acoustic model is used, Or weakened.

최근들어, 외국어 발음 평가는 음운학적인 측면 및 음향학적인 측면을 충분히 고려하기 위한 연구가 진행 중에 있다. In recent years, studies are underway to fully take into account phonological and acoustical aspects of pronunciation of foreign languages.

실시 예의 목적은, 발화입력된 영어 음성에 대하여 원어민 영어 음성의 음운학적 측면 및 음향학적 측면에 대한 발음 평가가 용이한 발음 평가 장치를 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide a pronunciation evaluation apparatus which can easily evaluate the phonological and acoustical aspects of the native English speech with respect to the English speech inputted with the speech.

실시 예에 따른 발음 평가 장치는, 발화입력된 영어 음성에 대한 제1 귀무가설을 산출하는 제1 귀무가설 산출부, 상기 제1 귀무가설에 대응하는 제1 대립가설을 산출하는 제1 대립가설 산출부, 상기 영어 음성에 대응하여 설정된 원어민 영어 음성에 대한 제2 귀무가설을 산출하는 제2 귀무가설 산출부 및 상기 제2 귀무가설에 대응하는 제2 대립가설을 산출하는 제2 대립가설 산출부를 포함하는 우도비 측정모듈 및 상기 제1, 2 귀무가설 및 상기 제1, 2 대립가설을 기초로, 상기 원어민 영어 음성에 대응하여 상기 영어 음성에 대한 발음 일치 확률값을 산출하는 발음 스코어링 모듈을 포함한다.The pronunciation evaluating apparatus according to the embodiment includes a first null hypothesis calculating unit for calculating a first null hypothesis for the English speech input uttered, a first negative hypothesis calculating unit for calculating a first negative hypothesis corresponding to the first null hypothesis, A second null hypothesis calculating unit for calculating a second null hypothesis for a native English voice set in correspondence with the English voice, and a second negative hypothesis calculating unit for calculating a second bad hypothesis corresponding to the second null hypothesis And a pronunciation scoring module for calculating a pronunciation agreement probability value for the English speech corresponding to the native English speech based on the first and second null hypotheses and the first and second hypothesis hypotheses.

실시 예에 따른 발음 평가 장치는,

에 의해 발음 일치 확률값을 산출한다.In the pronunciation evaluation device according to the embodiment,

To calculate a pronunciation matching probability value.

실시 예에 따른 발음 평가 장치는, 발화 입력된 영어 음성에 대하여 원어민 영어 음성의 음운학적 측면 및 음향학적 측면을 비교하여, 영어 음성에 대한 발음 평가 성능이 개선될 수 있으며, 그에 따라 사용자의 편의성 및 효율성이 향상되는 이점이 있다.The pronunciation evaluation apparatus according to the embodiment compares the phonological and acoustic aspects of the native English speech with respect to the English speech input with the speech and improves the pronunciation evaluation performance for the English speech, There is an advantage that the efficiency is improved.

도 1은 실시 예에 따른 발음 평가 장치의 제어 구성을 나타낸 제어 블록도이다.1 is a control block diagram showing a control configuration of a pronunciation evaluation apparatus according to an embodiment.

실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나, 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시 예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시 예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시 예에서의 각각의 구성요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.In describing the components of the embodiment, different reference numerals may be assigned to components having the same name in accordance with the drawings, and the same reference numerals may be given thereto even though they are different from each other. However, even in such a case, it does not mean that the corresponding component has different functions according to the embodiment, or does not mean that the different components have the same function. It should be judged based on the description of each component in the example.

또한, 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.In the following description of the embodiments, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the embodiment, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected or connected to the other component, Quot; may be "connected," "coupled," or "connected. &Quot;

이하에서는, 실시 예에 따른 발음 평가 장치에 대한 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 도면을 중심으로 상세히 설명한다.
Hereinafter, the parts necessary for understanding the operation and operation of the pronunciation evaluation apparatus according to the embodiment will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 실시 예에 따른 발음 평가 장치의 제어 구성을 나타낸 제어블록도이다.1 is a control block diagram showing a control configuration of a pronunciation evaluation apparatus according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 발음 평가 장치는 우도비 측정 모듈(100) 및 발음 스코어링 모듈(110)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the pronunciation evaluation apparatus may include a likelihood ratio measurement module 100 and a pronunciation score module 110.

우도비 측정 모듈(100)은 발화입력된 영어 음성(s)에 대한 제1 귀무가설(P(X｜H0, K))을 산출하는 제1 귀무가설 산출부(102), 제1 귀무가설(P(X｜H0, K))에 대응하는 제1 대립가설(P(X｜H1, K))을 산출하는 제1 대립가설 산출부(104), 영어 음성(s)에 대응하여 설정된 원어민 영어 음성에 대한 제2 귀무가설(P(X｜H0, E))을 산출하는 제2 귀무가설 산출부(106) 및 제2 귀무가설(P(X｜H0, E))에 대응하는 제2 대립가설(P(X｜H1, E))을 산출하는 제2 대립가설 산출부(108)를 포함한다.The likelihood ratio measurement module 100 includes a first null hypothesis calculation section 102 for calculating a first null hypothesis P (X | H0, K) for the speech voice s input as speech data, a first null hypothesis A first allelic hypothesis calculation section 104 for calculating a first allelic hypothesis P (X | H1, K) corresponding to the English speech (P (X | H0, K) Corresponding to the second null hypothesis P (X (H0, E)) for calculating the second null hypothesis P (X | H0, E) And a second allele hypothesis calculation unit 108 for calculating the hypothesis P (X | H1, E).

즉, 제1 귀무가설 산출부(102)는 사용자로부터 발화입력된 영어 음성(s)에 대하여 단어나 문장을 정확히 발성할 경우에 대한 확률값을 나타내는 제1 귀무가설(P(X｜H0, K))을 산출하고, 제1 대립가설 산출부(104)는 제1 귀무가설(P(X｜H0, K))에 대응되며, 주어진 단어나 문장을 다르게 발성할 때의 확률값을 나타내는 제1 대립가설(P(X｜H1, K))을 산출한다.That is, the first null hypothesis calculating unit 102 calculates a first null hypothesis P (X | H0, K) representing a probability value for accurately uttering a word or a sentence with respect to the English speech (s) The first alternating hypothesis calculating unit 104 calculates a first hypothesis P (X H0, K) corresponding to the first hypothesis P (X H0, K) (P (X | H1, K)).

이때, 제2 귀무가설 산출부(106)는 영어 음성(s)의 단어 및 문장 중 적어도 하나와 일치되며 설정된 원어민 영어 음성(ss)에 대한 정확히 발성된 경우에 대한 확률값을 나타내는 제2 귀무가설(P(X｜H0, E))을 산출하며, 제2 대립가설 산출부(108)는 영어 음성(s)의 단어 및 문장 중 적어도 하나와 일치되며 설정된 원어민 영어 음성(ss)에 대하여 다르게 발성된 경우에 대한 확률값을 나타내는 제2 대립가설(P(X｜H1, E))을 산출한다.At this time, the second null hypothesis calculating unit 106 matches the at least one of the words and sentences of the English speech (s), and outputs the second null hypothesis (ss), which represents a probability value for the correctly voiced case The second alternate hypothesis calculating unit 108 calculates at least one of the words and sentences of the English speech voice s and the second alternate hypothesis calculating unit 108 calculates at least one of the words and sentences of the English speech voice s (P (X | H1, E)) representing the probability value for the case.

여기서, 발음 스코어링 모듈(110)은 우도비 측정 모듈(100)에서 산출된 제1 귀무가설(P(X｜H0, K)), 제1 대립가설(P(X｜H1, K)), 제2 귀무가설(P(X｜H0, E)) 및 제2 대립가설(P(X｜H1, E))을 기초로 원어민 영어 음성(ss)에 대응하여 영어 음성(s)에 대한 발음 일치 확률값(confidence)을 산출한다.Here, the pronunciation scoring module 110 calculates the first and second hypothesis P (X | H0, K), the first null hypothesis P (X | H0, K) (S) for the English speech (s) corresponding to the native English speech voice (ss) based on the first null hypothesis P (X | H0, E) and the second allel hypothesis P (confidence).

즉, 발음 스코어링 모듈(110)은 하기의 [수학식 2]를 적용하여 발음 일치 확률값(confidence)을 산출할 수 있다.That is, the pronunciation scoring module 110 can calculate a pronunciation matching probability confidence by applying Equation (2) below.

여기서, 발음 일치 확률값(confidence)은 1에 가까우면 영어 음성(s)이 원어민 영어 음성(ss)과 음운학적 측면 및 음향학적 측면에서 매우 유사하다고 판단할 수 있으며, 0에 가까우면 영어 음성(s)이 원어민 영어 음성(ss)과 음운학적 측면 및 음향학적 측면에서 매우 다르다고 판단할 수 있다.Here, if the pronunciation agreement probability is close to 1, it can be judged that the English speech (s) is very similar to the native English speech (ss) in phonological and acoustical aspects, and if it is close to 0, ) Is very different from the phonetic and acoustical aspects of the native English voice (ss).

실시 예에 따른 발음 평가 장치는 비원어민의 영어 음성에 대응하여 설정된 원어민의 영어 음성에 대하여, 음운학적 측면 및 음향학적 측면에서 비교하여 보다 원어민의 영어 음성과 유사하거나 동일한 영어 음성을 확인 및 평가할 수 있도록 함으로써, 사용자에게 자신의 영어 발음을 인식하도록 할 수 있으며, 영어 발음을 교정할 수 있도록 하여 편의성을 증대시킬 수 있는 이점이 있다.The pronunciation evaluation apparatus according to the embodiment can confirm and evaluate English voices similar or identical to native English voices by comparing the English voices of the native speakers set in correspondence with the English voices of non-native speakers, in phonological and acoustical aspects Thus, it is possible to recognize the user's English pronunciation, and to improve the convenience by allowing the user to correct the pronunciation of English.

이상 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위에 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시 예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It will be understood that the invention may be embodied in other forms without departing from the spirit or scope of the invention. Accordingly, modifications of the embodiments of the present invention will not depart from the scope of the present invention.

100: 우도비 측정 모듈 110: 발음 스코어링 모듈100: likelihood ratio module 110: pronunciation scoring module

Claims

A first null hypothesis for the utterance of the English speech uttered by the user, a first alternate hypothesis corresponding to the first null hypothesis, a speech utterance for utterance of the English speech uttered and input from the user corresponding to the predetermined native English voice, A likelihood ratio measurement module for calculating a second null hypothesis corresponding to the second null hypothesis and the second null hypothesis; And
A pronunciation probability value calculation unit for calculating a pronunciation coincidence probability value for the English speech uttered by the user corresponding to the native English speech based on the first null hypothesis, the second null hypothesis, the first alternate hypothesis, Scoring module,
The first null hypothesis is a probability value for a case in which a word or a sentence is accurately uttered with respect to the English speech uttered by the user,
Wherein the second null hypothesis expresses a probability value when at least one of words and phrases of the English speech uttered from the user correctly uttered corresponding to a predetermined native English speech.

The method according to claim 1,
The pronunciation scoring module,
And calculates a pronunciation agreement probability confidence value for the English speech uttered and input from the user using the following equation.

P (X | H0, K) is the first null hypothesis, P (X | H1, K) is the first allel hypothesis, P , E) is the second allergic hypothesis)

The method of claim 2,
The pronunciation scoring module,
If the probability of pronunciation coincidence is close to 1, it is determined that the English speech uttered by the user is similar to the native English speech, and if the probability of pronunciation is close to 0, the English speech uttered by the user is a native English speech And the pronunciation evaluation unit determines that the pronunciation is different.

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