KR102112129B1 - Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology - Google Patents

Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology Download PDF

Info

Publication number
KR102112129B1
KR102112129B1 KR1020180085939A KR20180085939A KR102112129B1 KR 102112129 B1 KR102112129 B1 KR 102112129B1 KR 1020180085939 A KR1020180085939 A KR 1020180085939A KR 20180085939 A KR20180085939 A KR 20180085939A KR 102112129 B1 KR102112129 B1 KR 102112129B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
word
syllable
learning
learning server
user terminal
Prior art date
Application number
KR1020180085939A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20200011160A (en
Inventor
박근수
Original Assignee
박근수
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 박근수 filed Critical 박근수
Priority to KR1020180085939A priority Critical patent/KR102112129B1/en
Publication of KR20200011160A publication Critical patent/KR20200011160A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102112129B1 publication Critical patent/KR102112129B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance
    • G06Q50/2057—Career enhancement or continuing education service
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L13/00—Speech synthesis; Text to speech systems
    • G10L13/08—Text analysis or generation of parameters for speech synthesis out of text, e.g. grapheme to phoneme translation, prosody generation or stress or intonation determination
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

본 발명에 의한 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 학습 서버가 제1 단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신하는 단계, 상기 학습 서버가 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 단어와 연계되는 제2 단어를 오디오 데이터로 수신하고, STT(Speak-to-Text) 알고리즘을 통해 상기 수신한 오디오 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어인지를 파악하는 단계, 상기 학습 서버가 상기 제2 단어의 마지막 음절을 파악하는 단계, 상기 학습 서버가 상기 제2 단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 검색하는 단계 및 상기 학습 서버가 상기 제3단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함하고, 상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어가 아닌 경우, 상기 제2 단어의 텍스트 데이터의 오류를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The intelligent end-to-end word learning method according to the present invention comprises: a learning server converting a first word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmitting it to a user terminal, wherein the learning server receives the word from the user terminal The second word associated with the first word is received as audio data, and the received audio data is converted into text data through a STT (Speak-to-Text) algorithm to determine whether the second word is a word existing in the database. Grasping, the learning server grasping the last syllable of the second word, the learning server searching for a third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word, and the learning server is And converting the third word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmitting it to the user terminal, wherein the second word is If it is not a word existing in the database, the method may further include correcting an error in the text data of the second word.

Description

음성 인식 기술을 이용한 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법{INTELLIGENT END-TO-END WORD LEARNING METHOD USING SPEECH RECOGNITION TECHNOLOGY}INTELLIGENT END-TO-END WORD LEARNING METHOD USING SPEECH RECOGNITION TECHNOLOGY}

본 발명은 음성 인식 기술을 이용한 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 체계화된 단어 데이터베이스를 이용하여 사용자 수준에 맞는 어휘를 끝말잇기를 통하여 제공함으로써 학습 효과를 극대화시키는 단어 학습 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology. More specifically, the present invention relates to a word learning method that maximizes a learning effect by providing a vocabulary suitable for a user level through ending using a structured word database.

AI스피커, 모바일 기기, 휴대용 단말 등 각종 전자기기의 발달과 함께, 네트워크를 이용한 언어 학습 방법이 다수 개발되고 있다.AI speakers, mobile devices, With the development of various electronic devices such as portable terminals, a number of language learning methods using networks have been developed.

특히 음성 인식 기술을 활용한 언어 교육 방법이 주목 받고 있으며, 음성 인식 기술은 음성에 포함된 음향학적 정보로부터 음운 및, 언어적 정보를 추출하고 이를 기계가 인식할 수 있는 기술로서, 특정 단어의 마지막 음절의 초성으로 시작하는 단어를 2인 이상이 번갈아 가며 말하면서 반복적으로 수행하는 게임인 끝말잇기를 통한 언어의 말하기 및 단어 학습에도 적용할 수 있다.In particular, a language education method using speech recognition technology is attracting attention, and speech recognition technology is a technology that extracts phonological and linguistic information from acoustic information included in speech and can be recognized by the machine. It can also be applied to speech and word learning in language through end-to-end, a game performed by two or more people alternately speaking words that start with the beginning of syllables.

그러나, 음성 인식 기술을 활용한 학습 방법은 음성 인식 결과가 정확하지 않은 경우, 언어의 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다는 문제점이 있으며, 더 나아가 끝말잇기를 통한 언어의 말하기 및 단어 학습의 경우, 게임 자체가 진행되지 않을 수도 있다는 문제점이 있다.However, the learning method using the speech recognition technology has a problem in that the learning of the language may not be properly performed when the speech recognition result is not correct, and furthermore, in the case of speaking and word learning of the language through ending, the game There is a problem that it may not proceed itself.

본 발명은 음성 인식 결과의 오류를 정확하게 보정함으로써 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 음성 인식 기술을 이용한 단어 학습 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a word learning method using a speech recognition technology that can solve such a problem by accurately correcting an error in a speech recognition result.

한국등록특허공보 제10-1840363호(2018.03.14.)Korean Registered Patent Publication No. 10-1840363 (2018.03.14.)

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 음성 인식의 오류를 정확하게 보정하여 올바른 단어 학습을 수행하도록 할 수 있는 음성 인식 기술을 이용한 단어 학습 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide a word learning method using speech recognition technology capable of correcting errors in speech recognition to perform correct word learning.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 음성 인식을 활용하여 대화형식의 끝말잇기 게임을 진행함으로써 사용자의 단어 기억력의 지속성 향상 및 대화 형태의 언어를 학습하도록 할 수 있는 음성 인식 기술을 이용한 단어 학습 방법을 제공하는 것이다.Another technical problem to be solved by the present invention is to learn words using speech recognition technology that can improve the persistence of the word memory of users and learn the language of the conversational form by progressing a conversational ending game using speech recognition. Is to provide a way.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 사용자의 어휘 수준을 고려한 단어로 끝말잇기를 진행하며 해당 단어의 설명뿐 아니라 잘못 알고 있는 단어에 대한 올바른 표현 방법을 알려주는 등 다양한 정보를 제공함으로써 어휘 학습 효과가 향상된 음성 인식 기술을 이용한 단어 학습 방법을 제공하는 것이다.Another technical problem to be solved by the present invention is to learn vocabulary by providing a variety of information, such as not only explaining the word but also telling the correct expression method for the word that is misunderstood. It is to provide a word learning method using an improved speech recognition technology.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by a person skilled in the art from the following description.

기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 학습 서버가 제1 단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신하는 단계, 상기 학습 서버가 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 단어와 연계되는 제2 단어를 오디오 데이터로 수신하고, STT(Speak-to-Text) 알고리즘을 통해 상기 수신한 오디오 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어인지를 파악하는 단계, 상기 학습 서버가 상기 제2 단어의 마지막 음절을 파악하는 단계, 상기 학습 서버가 상기 제2 단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 검색하는 단계 및 상기 학습 서버가 상기 제3단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함하고, 상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어가 아닌 경우, 상기 제2 단어의 텍스트 데이터의 오류를 보정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.An intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention for achieving a technical problem is a learning server converting a first word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmitting it to a user terminal , The learning server receives the second word associated with the first word from the user terminal as audio data, and converts the received audio data into text data through a STT (Speak-to-Text) algorithm. Determining whether the 2 word is a word in the database, the learning server grasping the last syllable of the second word, and the learning server is a third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word Searching and converting the third word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm to a user terminal And transmitting, when the second word is not a word in the database, correcting an error in text data of the second word; It may further include.

일 실시 예에 따르면, 상기 텍스트 데이터의 오류를 보정하는 단계는, 상기 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 제2 단어의 첫 음절의 초성이 일치하는 지 판단하는 단계를 포함하되, 상기 제2단어의 마지막 음절의 초성과 제2단어의 첫 음절의 초성이 일치하는 경우, 상기 제2단어의 첫 음절을 제1단어의 마지막 음절로 일치시키는 단계 및 상기 일치시킨 음절로 시작하는 단어를 검색하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of correcting an error in the text data includes determining whether the consonance of the last syllable of the first word coincides with the consonance of the first syllable of the second word, wherein the second word Matching the first syllable of the second word with the last syllable of the first word and searching for a word starting with the matched syllable when the first syllable of the last syllable matches the first syllable of the second word It may further include.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 제2 단어의 첫 음절의 초성이 일치하지 않는 경우, 상기 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 유사한 발음의 리스트를 비교하는 단계를 더 포함하되, 상기 비교 결과에 따라 유사한 발음의 초성이 존재하는 경우, 상기 유사한 발음의 초성으로 이루어진 단어를 검색하여 제2 단어를 정정하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, when the consonance of the first syllable of the first word and the consonance of the first syllable of the second word do not match, further comparing the list of pronunciations similar to the consonance of the last syllable of the first word In addition, when there is a consonant of similar pronunciation according to the comparison result, the method may further include correcting the second word by searching for a word consisting of the consonant of similar pronunciation.

일 실시 예에 따르면, 상기 데이터베이스는, 단어의 수준, 상기 단어의 속성 및 상기 단어의 사용 빈도 중 적어도 하나 이상의 기준으로 분류하여 상기 단어를 저장하되, 상기 단어를 상기 단어의 설명 또는 상기 단어와 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나와 함께 저장하고, 상기 단어의 수준은, 상기 단어의 난이도에 따라 1급 내지 W급으로 나눌 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the database classifies the at least one criterion of a word level, an attribute of the word, and a frequency of using the word to store the word, and the word corresponds to the word description or the word It can be stored together with at least one of the foreign language information, and the level of the word can be divided into 1 to W levels according to the difficulty level of the word.

본 발명에 따르면, 음성 인식의 오류를 정확하게 수정하여 올바른 단어 학습을 수행할 수 있다는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to correct the error of speech recognition and perform correct word learning.

본 발명에 따르면, 음성 인식을 활용하여 대화형식의 끝말잇기를 진행함으로써, 사용자의 재미와 학습에 대한 흥미를 높일 수 있다는 효과가 있다.According to the present invention, by using speech recognition to proceed with the end of the conversational form, there is an effect that can increase the user's fun and interest in learning.

본 발명에 따르면, 사용자의 어휘 수준을 고려한 단어로 끝말잇기를 진행하고, 해당 단어의 설명을 제공함으로써 어휘 학습 효과를 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.According to the present invention, there is an effect that the vocabulary learning effect can be improved by proceeding with ending with a word in consideration of a user's vocabulary level and providing a description of the word.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 시스템의 구성도를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 서버가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 S170 단계를 구체화한 순서도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법을 수행한 사용자 단말의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법을 수행한 사용자 단말의 예시를 나타낸 도면이다.1 is a view showing the configuration of a learning system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing the overall configuration included in the learning server according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart embodying step S170 according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an example of a user terminal performing an intelligent ending word learning method according to an embodiment.
6 is a flowchart illustrating an intelligent end-to-end word learning method according to another embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an example of a user terminal performing an intelligent end-to-end word learning method according to another embodiment of the present invention.

이하에서 본 발명의 기술적 사상을 명확화하기 위하여 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세하게 설명하도록 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성요소에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 도면들 중 실질적으로 동일한 기능구성을 갖는 구성요소들에 대하여는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들을 부여하였다. 설명의 편의를 위하여 필요한 경우에는 장치와 방법을 함께 서술하도록 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to clarify the technical spirit of the present invention. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of related known functions or components may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In the drawings, elements having substantially the same functional configuration are assigned the same reference numerals and symbols as possible, even if they are displayed on different drawings. For convenience of explanation, if necessary, describe the device and method together.

명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. As used herein, "comprises" and / or "comprising" refers to the components, steps, operations and / or elements mentioned above, the presence of one or more other components, steps, operations and / or elements Or do not exclude additions.

이하, 본 발명에 대하여 첨부된 도면에 따라 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail according to the accompanying drawings.

도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 단어 학습 시스템(1000)에 대해 설명한다.The word learning system 1000 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 단어 학습 시스템(1000)은 사용자 단말(100) 및 학습 서버(200)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the word learning system 1000 according to an embodiment of the present invention includes a user terminal 100 and a learning server 200.

일 실시 예에 따른 단어 학습 시스템(1000)은 사용자 단말(100)을 통해 사용자가 단어를 얘기하면 학습 서버(200)가 음성 인식 기술을 통해 이를 인식하여 사용자와 끝말잇기 게임을 수행하여 단어를 학습하도록 할 수 있는 시스템이다.In a word learning system 1000 according to an embodiment, when a user speaks a word through the user terminal 100, the learning server 200 recognizes it through a speech recognition technology and performs an end game with the user to learn words. It is a system that can do it.

여기서 사용자 단말(100)은 단어 학습을 수행하기 위한 사용자가 이용하는 장치일 수 있다. 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 개인용 컴퓨터(PC), 테블릿(tablet), 스마트폰(smart phone), 스마트 티비(Smart TV), 등의 디스플레이부 및 입력부를 포함하는 장치일 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 AI 스피커와 같이 사용자의 음성을 인식하는 마이크와 오디오 데이터를 출력하기 위한 스피커를 포함한 장치일 수 있다.Here, the user terminal 100 may be a device used by a user for performing word learning. According to an embodiment, the user terminal 100 may be a device including a display unit and an input unit such as a personal computer (PC), a tablet, a smart phone, and a smart TV. . Further, the user terminal 100 may be a device including a microphone for recognizing a user's voice and a speaker for outputting audio data, such as an AI speaker.

이 경우, 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100)이 포함하는 본연의 구성, 예를 들어, 스피커(미도시)와 마이크(미도시)를 통해 단어 학습을 수행할 수 있으며, 별도의 단어 학습 전용 어플리케이션(Application)을 설치하여 단어 학습을 수행할 수도 있다. In this case, the user terminal 100 may perform word learning through a natural configuration included in the user terminal 100, for example, a speaker (not shown) and a microphone (not shown), and separate word learning Word learning may be performed by installing a dedicated application.

실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 무선통신으로 학습 서버(200)와 연결되며, 2G/3G, LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE-Advance)와 같은 셀룰러 통신 네트워크를 지원할 수 있다. 또한 사용자 단말(100)은 Wi-Fi와 같은 무선 네트워크를 자체적으로 지원할 수도 있으며, 이 외에도 무선 통신을 위한 다양한 통신 방식을 지원하는 RF(Radio Frequency) 칩(chip)이나 회로(circuit)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the user terminal 100 is connected to the learning server 200 through wireless communication, and can support cellular communication networks such as 2G / 3G, Long Term Evolution (LTE), and LTE-Advance (LTE-A). have. In addition, the user terminal 100 may support a wireless network such as Wi-Fi itself, in addition to include a radio frequency (RF) chip or circuit that supports various communication methods for wireless communication. Can be.

본 발명에 있어서, 사용자는 소지한 사용자 단말(100)을 이용하여 단어를 음성으로 전달하고 이에 대한 답변을 제공받으면서 대화형식으로 끝말잇기를 하며 단어 학습을 수행할 수 있다. In the present invention, the user may use the user terminal 100 possessed by the user to transmit words to the voice and receive answers to the words while performing a word learning by ending in a conversational form.

본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 서버(200)는 도 2를 참조하여 설명한다.The learning server 200 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 서버(200)가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다. 그러나 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 삭제될 수 있고, 어느 한 구성이 수행하는 역할을 다른 구성이 함께 수행할 수도 있음은 물론이다. 2 is a view showing the overall configuration of the learning server 200 according to an embodiment of the present invention. However, this is only a preferred embodiment for achieving the object of the present invention, some components may be added or deleted as necessary, and of course, other components may perform a role played by one component together.

본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 서버(200)는 프로세서(210), 네트워크 인터페이스(220), 메모리(230), 스토리지(240) 및 이들을 연결하는 데이터 버스(250)를 포함할 수 있다. The learning server 200 according to an embodiment of the present invention may include a processor 210, a network interface 220, a memory 230, a storage 240, and a data bus 250 connecting them.

프로세서(210)는 단어 학습 시스템의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(210)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processer Unit), MCU(Micro Controller Unit) 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 형태의 프로세서 중 어느 하나일 수 있다. 아울러, 프로세서(210)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법을 수행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. The processor 210 controls the overall operation of each component of the word learning system. The processor 210 may be any one of a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processer Unit), an MCU (Micro Controller Unit), or a processor widely known in the art. In addition, the processor 210 may perform operations on at least one application or program for performing an intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention.

네트워크 인터페이스(220)는 학습 서버의 유무선 인터넷 통신을 지원하며, 그 밖의 공지의 통신 방식을 지원할 수도 있다. 따라서 네트워크 인터페이스(220)는 그에 따른 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.The network interface 220 supports wired and wireless Internet communication of the learning server, and may also support other known communication methods. Accordingly, the network interface 220 may include a communication module accordingly.

메모리(230)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장하며, 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법을 수행하기 위해 스토리지(240)로부터 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(241)을 로드할 수 있다. 도 2에서는 메모리(230)의 하나로 RAM을 도시하였으나 이와 더불어 다양한 저장 매체를 메모리(230)로 이용할 수 있음은 물론이다. The memory 230 stores various data, commands and / or information, and loads one or more computer programs 241 from the storage 240 to perform an intelligent ending word learning method according to an embodiment of the present invention. Can be. Although FIG. 2 shows RAM as one of the memories 230, it is needless to say that various storage media may be used as the memory 230.

스토리지(240)는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41) 및 대용량 네트워크 데이터(242)를 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 2에서는 컴퓨터 프로그램(241)의 하나로 단어 학습 프로그램이 도시되었다.The storage 240 may store one or more computer programs 41 and large-capacity network data 242 non-temporarily. In FIG. 2, a word learning program is illustrated as one of the computer programs 241.

이러한 스토리지(240)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 중 어느 하나일 수 있다. The storage 240 is a non-volatile memory such as a read only memory (ROM), an erasable programmable ROM (EPROM), an electrically erasable programmable ROM (EPMROM), a flash memory, a hard disk, a removable disk, or in the technical field to which the present invention pertains. It may be any one of any well-known computer-readable recording media.

컴퓨터 프로그램(241)은 메모리(230)에 로드되어, 하나 이상의 프로세서(210)에 의해 제1 단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말(100)로 송신하는 오퍼레이션(S110), 상기 사용자 단말(100)로부터 상기 제1 단어와 연계되는 제2 단어를 오디오 데이터로 수신하고, STT(Speak-to-Text) 알고리즘을 통해 상기 수신한 오디오 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어인지를 판정하는 오퍼레이션(S120), 제2 단어의 마지막 음절을 파악하는 오퍼레이션(S130), 제2 단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 검색하는 오퍼레이션(S140), 및 제3단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말(100)로 송신하는 오퍼레이션(S150)을 수행할 수 있다.The computer program 241 is loaded into the memory 230 and converts the first word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm by one or more processors 210 and transmits it to the user terminal 100 Operation (S110), the user terminal 100 receives the second word associated with the first word as audio data, and converts the received audio data to text data through a STT (Speak-to-Text) algorithm To determine whether the second word is a word existing in the database (S120), an operation to determine the last syllable of the second word (S130), and a third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word The search operation (S140) and the third word may be converted to audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmitted to the user terminal 100 (S150).

지금까지 간단하게 언급한 컴퓨터 프로그램(241)이 수행하는 오퍼레이션은 컴퓨터 프로그램(241)의 일 기능으로 볼 수 있으며, 보다 자세한 설명은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법에 대한 설명에서 후술하도록 한다. The operation performed by the computer program 241 simply mentioned so far can be viewed as a function of the computer program 241, and a more detailed description of the intelligent ending word learning method according to an embodiment of the present invention It will be described later in.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법의 순서도를 나타낸 도면이다. 이는 본 발명의 목적을 달성함에 있어서 바람직한 순서도에 해당하나, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.3 is a flowchart illustrating an intelligent end-to-end end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention. This corresponds to a preferred flow chart in achieving the object of the present invention, but of course, some steps may be added or deleted as necessary.

먼저, 학습 서버가 제1 단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신한다(S110). First, the learning server converts the first word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmits it to the user terminal (S110).

본 발명에 따르면, TTS 알고리즘은 텍스트로부터 텍스트의 발음을 인식하고, 인식한 텍스트의 발음을 배열하여 오디오 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, TTS 알고리즘은 공지된 TTS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.According to the present invention, the TTS algorithm can recognize the pronunciation of the text from the text and generate audio data by arranging the pronunciation of the recognized text. According to an embodiment, the TTS algorithm may be performed using any one of the known TTS algorithms.

한편, 학습 서버는 제1단어를 무작위로 선정하거나, 사용자 빈도수에 따라 사용자 빈도가 가장 많은 단어를 제1단어로 선정하여 사용자 단말로 송신할 수 있다.Meanwhile, the learning server may randomly select the first word, or select the first word as the first word according to the frequency of the user and transmit it to the user terminal.

학습 서버는 사용자 단말로부터 제1 단어와 연계되는 제2 단어를 오디오 데이터로 수신하고, STT 알고리즘을 통해 수신한 오디오 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어인지를 파악한다(S120).The learning server receives the second word associated with the first word from the user terminal as audio data, and converts the audio data received through the STT algorithm into text data to determine whether the second word is a word existing in the database ( S120).

본 발명에 따르면, STT 알고리즘은 학습 서버에 의해 수행되는 것으로, 음성으로부터 단어를 인식하고, 인식한 단어들을 배열하여 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, STT 알고리즘은 공지된 STT 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.According to the present invention, the STT algorithm is performed by a learning server, and can recognize words from speech and generate text data by arranging the recognized words. According to an embodiment, the STT algorithm may be performed using any one of the known STT algorithms.

본 발명에 따르면, 데이터베이스는 단어의 난이도, 사용빈도를 감안하여 1급 내지 W급으로 단어의 수준을 나누어 저장할 수 있다. 예를 들어, 1급 내지 4급은 각각 초등학생, 중학생, 고등학생, 일반인 수준의 단어이고, 5급 내지 W 급의 단어는 신조어, 사자성어, 방언 및 북한어, 특수 단어, 게임용 단어, 잘못 사용하고 있는 오류 단어의 순서로 단어의 수준을 나눌 수 있다.According to the present invention, the database may divide and store the level of a word in a 1st to Wth class in consideration of word difficulty and frequency of use. For example, grades 1 to 4 are words for elementary school, junior high school, high school, and public, respectively, and words for grade 5 to W are new words, lion vocabulary, dialect and North Korean, special words, game words, and misused words You can divide the word levels in the order of the error words.

데이터베이스는 앞서 서술한 단어의 수준, 단어의 속성, 및 단어의 사용빈도 중 적어도 하나 이상의 기준으로 단어를 분류하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 단어의 속성은 동물, 과일, 사자성어, 순 우리말 등의 해당 단어가 속하는 속성을 의미하고, 사용빈도는 사용자 별 단어의 사용 빈도수를 의미할 수 있다.The database may classify and store words based on at least one of the above-described word level, word attribute, and word usage frequency. For example, the attribute of the word means an attribute to which the corresponding word such as animal, fruit, lion's word, or pure Korean belongs, and the frequency of use may indicate the frequency of use of the word for each user.

데이터베이스는 단어를 해당 단어의 설명 또는 단어에 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나와 함께 저장할 수 있다. 여기서, 단어의 설명은 단어의 뜻, 해당 단어가 포함된 명언, 속담 등을 포함할 수 있고, 해당 단어에 대응되는 외국어 정보는 영어, 중국어, 일본어일 수 있으나 이에 반드시 한정하지는 않는다.The database may store a word together with a description of the word or at least one of foreign language information corresponding to the word. Here, the description of the word may include the meaning of the word, a quote containing the word, a proverb, and the foreign language information corresponding to the word may be English, Chinese, or Japanese, but is not limited thereto.

S120 단계에서 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 경우, 학습 서버는 제2 단어의 마지막 음절을 파악한다(S130).If the second word exists in the database in step S120, the learning server identifies the last syllable of the second word (S130).

예를 들어, 학습 서버는 제2 단어가 '거짓말'인 경우,'거짓말'의 마지막 음절인 '말'을 파악할 수 있다.For example, when the second word is 'lying', the learning server may recognize 'lasting' that is the last syllable of 'lying'.

학습 서버는 제2 단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 검색한다(S140).The learning server searches for the third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word (S140).

보다 구체적으로, 학습 서버는 제2단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 단어를 데이터베이스에서 검색하여 해당 단어를 제3단어로 선정할 수 있다. 앞서 서술한 예와 같이, 제2단어가 '거짓말'인 경우, 학습 서버는 '말'로 시작되는 단어인 '말괄량이'를 검색하여 제3단어로 선정할 수 있다.More specifically, the learning server may search the database for words beginning with the same syllable as the last syllable of the second word and select the corresponding word as the third word. As in the above-described example, when the second word is 'false', the learning server may select the third word by searching for the word 'tomboy' that starts with 'word'.

학습 서버는 제3단어를 TTS(Text-To-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신한다(S150).The learning server converts the third word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmits it to the user terminal (S150).

본 발명에 따르면, TTS 알고리즘은 텍스트로부터 텍스트의 발음을 인식하고, 인식한 텍스트의 발음을 배열하여 오디오 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, TTS 알고리즘은 공지된 TTS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.According to the present invention, the TTS algorithm can recognize the pronunciation of the text from the text and generate audio data by arranging the pronunciation of the recognized text. According to an embodiment, the TTS algorithm may be performed using any one of the known TTS algorithms.

한편, 학습 서버는 데이터베이스에 저장된 제3단어의 설명 또는 제3단어에 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나 이상을 사용자 단말로 송신할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 제3단어의 오디오 데이터와 함께 해당 단어의 설명 또는 외국어 정보 중 적어도 하나 이상을 사용자 단말에 표시하도록 할 수 있다. Meanwhile, the learning server may transmit at least one of the description of the third word stored in the database or the foreign language information corresponding to the third word to the user terminal. For example, the learning server may display at least one of the description of the word or the foreign language information along with the audio data of the third word on the user terminal.

한편, 학습 서버는 제3단어를 송신한 후, 사용자 단말로부터 제3단어와 연계되는 단어를 수신할 수 있고, 상기 서술한 단계들을 재 수행하며 끝말잇기를 계속해서 이어갈 수 있다.On the other hand, after transmitting the third word, the learning server may receive a word associated with the third word from the user terminal, and repeat the above-described steps to continue the ending.

S140 단계에서 제3단어가 데이터베이스에서 검색되지 않는 경우, 학습 서버는 사용자 단말로부터 재게임 여부를 수신한다(S160).If the third word is not searched in the database in step S140, the learning server receives a re-game from the user terminal (S160).

보다 구체적으로, 사용자 단말로부터 재게임을 하지 않는다는 데이터가 수신된 경우, 학습 서버는 끝말잇기 게임을 종료시킨다.More specifically, when data indicating that the game is not to be replayed is received from the user terminal, the learning server ends the ending game.

사용자 단말로부터 재게임을 수행한다는 데이터가 수신된 경우, 학습 서버는 앞서 서술한 단계를 재 수행하여 끝말잇기를 이어나간다.When data indicating that a re-game is performed is received from the user terminal, the learning server repeats the above-described steps to continue ending.

한편, S120 단계에서 제2 단어가 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 학습 서버는 제2 단어의 텍스트 데이터의 오류를 보정한다(S170).On the other hand, if the second word does not exist in the database in step S120, the learning server corrects an error in the text data of the second word (S170).

이하, 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른S170 단계에 대해 자세히 설명한다. Hereinafter, step S170 according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 4.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 S170 단계를 구체화한 순서도이다.4 is a flowchart embodying step S170 according to an embodiment of the present invention.

S120 단계에서 제2단어가 데이터베이스에 존재하는 경우, 학습 서버는 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 제2 단어의 첫 음절의 초성이 일치하는 지 판단한다(S171).If the second word exists in the database in step S120, the learning server determines whether the consonance of the first syllable of the first word coincides with that of the first syllable of the second word (S171).

예를 들어, 제1 단어가 '자전거'이고, 제2단어가 '게짓말'인 경우, 학습 서버는 '자전거'의 마지막 음절의 초성인 'ㄱ'를 추출하여, '게짓말'의 초성인 'ㄱ'와 일치하는 지 판단할 수 있다.For example, if the first word is 'bicycle' and the second word is 'posture', the learning server extracts 'a', the first syllable of the 'bicycle', and is the first adult of 'postage'. You can judge if it matches 'ㄱ'.

S171 단계에서 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 제2 단어의 첫 음절의 초성이 일치하는 경우, 학습 서버는 제2 단어의 첫 음절을 제1 단어의 마지막 음절로 일치시킨다(S172).When the initial syllable of the first syllable of the first word coincides with the first syllable of the second word in step S171, the learning server matches the first syllable of the second word with the last syllable of the first word (S172).

앞서 서술한 예와 같이, 제1 단어가 '자전거'이고 제2 단어가 '게짓말'인 경우, 학습 서버는 제2 단어의 첫 음절인 '게'를 제1 단어의 마지막 음절인'거'로 일치시킬 수 있다.As in the above-described example, when the first word is a 'bike' and the second word is a 'posture', the learning server sets the first syllable of the second word 'crab' to the last syllable of the first word. Can be matched with

학습 서버는 제1단어의 마지막 음절로 일치시킨 음절로 시작되는 단어를 검색한다(S173). The learning server searches for a word starting with a syllable matched with the last syllable of the first word (S173).

보다 구체적으로, 학습 서버는 데이터베이스에 제1단어의 마지막 음절로 일치시킨 음절로 시작되는 단어를 검색할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 '거짓말'이라는 단어가 데이터베이스에 존재하는 지 검색할 수 있다.More specifically, the learning server may search for a word starting with a syllable matched with the last syllable of the first word in the database. For example, the learning server may search for the word 'lie' in the database.

S173단계에서 일치시킨 음절로 시작되는 단어가 데이터베이스에서 검색되는 경우, 학습 서버는 제2 단어를 해당 단어로 수정한다. (S174)When the word starting with the syllable matched in step S173 is searched in the database, the learning server modifies the second word into the corresponding word. (S174)

예를 들어, 학습 서버는'거짓말'이라는 단어가 데이터베이스에 존재하므로, 제2단어인 '게짓말'을'거짓말'로 수정할 수 있다.For example, the learning server may modify the second word, 'Letter', to 'Lie' because the word 'Lie' exists in the database.

한편, S173 단계에서 일치시킨 음절로 시작되는 단어가 데이터베이스에서 검색되지 않는 경우, 학습 서버는 일치시킨 음절로 시작하는 단어를 음절 별로 분리하여 유사도를 측정하여 유사도가 기 설정된 기준보다 이상인지 파악한다(S175).On the other hand, if the word starting with the syllable matched in step S173 is not searched in the database, the learning server separates the words starting with the syllable matched by syllables and measures the similarity to determine whether the similarity is higher than a preset criterion ( S175).

보다 구체적으로, 학습 서버는 해당 단어를 음절 별로 분리하여 데이터베이스에 저장된 단어들의 음절과 비교하여 유사도를 측정할 수 있다.More specifically, the learning server may measure the similarity by separating the word for each syllable and comparing it with syllables of words stored in the database.

예를 들어, 학습 서버는 제2단어가 '거징말'인 경우에 음절 별로 '거','징','말'로 분리하여 데이터베이스에 저장된 세 글자로 구성된 단어 중에 '거'로 시작되는 단어의 음절과 비교하여 유사도를 측정할 수 있다.For example, when the second word is a 'false word', the learning server separates the words into 'near', 'jing', and 'word' for each syllable and starts with 'almost' among the three-letter words stored in the database. Similarity can be measured by comparing with syllables of.

한편, 학습 서버는 데이터베이스의 전체가 아니라 해당 사용자 수준의 단어 데이터베이스에서만 검색하도록 하여 단어의 비교 속도를 향상시킬 수 있다.On the other hand, the learning server can improve the speed of comparison of words by searching only in the user-level word database, not the entire database.

학습 서버는 유사도가 기 설정된 기준보다 이상인 단어를 제2단어로 선정한다(S176).The learning server selects a word whose similarity is higher than a predetermined criterion as the second word (S176).

보다 구체적으로, 학습 서버는 유사도가 기 설정된 기준보다 이상인 경우에 해당 단어를 제2단어로 선정할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 제2 단어가 '거징말'인 경우에 데이터베이스에 저장된 '거짓말'의 각 음절과 비교하면 유사도가 67%이므로, '거짓말'을 제2단어로 선정할 수 있다. 여기서, 기 설정된 기준은 유사도가 60% 이상이나 이에 반드시 한정하지는 않는다. 예를 들어, 기 설정된 기준은 유사도가 70% 이상이거나 80% 이상일 수 있다.More specifically, the learning server may select the word as the second word when the similarity is higher than a preset criterion. For example, the learning server may select 'lying' as the second word because the similarity is 67% when compared to each syllable of 'lying' stored in the database when the second word is 'lying'. Here, the predetermined criterion is 60% or more similarity, but is not necessarily limited thereto. For example, the preset criterion may be 70% or more, or 80% or more.

이와 같이, 학습 서버는 제2단어를 선정한 후에 제2단어의 마지막 음절을 파악하는 단계(S130)를 수행한다. In this way, after selecting the second word, the learning server performs step S130 of determining the last syllable of the second word.

한편, 유사도가 기 설정된 기준보다 이하인 경우, 학습 서버는 사용자 단말로 제2단어의 오디오 데이터를 재 요구하여 S120 단계를 재 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 학습 서버는 사용자 단말에 제2단어의 오류 메시지를 표시하도록 하여, 해당 단어의 오디오 데이터를 재 요구할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 '해당 단어를 인식하지 못했습니다. 해당 단어를 다시 말씀해주세요'라는 문구를 사용자 단말에 표시하도록 할 수 있다.On the other hand, when the similarity is less than a preset criterion, the learning server may perform the S120 step again by requesting the audio data of the second word to the user terminal again. More specifically, the learning server may display the error message of the second word on the user terminal, and request audio data of the word again. For example, the learning server said 'The word was not recognized. 'Please say the word again' can be displayed on the user terminal.

한편, S171단계에서 제1단어의 마지막 음절의 초성과 제2단어의 첫 음절의 초성이 일치하지 않는 경우, 학습 서버는 제1단어의 마지막 음절의 초성과 유사한 발음의 리스트를 비교한다(S177).On the other hand, if the consonance of the first syllable of the first word and the first syllable of the second word do not match in step S171, the learning server compares a list of pronunciations similar to the first syllable of the first word (S177). .

본 발명에 따르면, 학습 서버는 두음 법칙을 적용하여 유사한 발음의 리스트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 (ㅈ,ㅊ),(ㄷ,ㄸ),(ㅂ,ㅍ) 등 유사한 발음의 리스트를 포함할 수 있다.According to the present invention, the learning server may include a list of similar pronunciations by applying the consonant law. For example, the learning server may include a list of similar pronunciations such as (ㅈ, ㅊ), (ㄷ, ㄸ), (ㅂ, ㅍ).

S176단계에서 유사한 발음의 리스트와 비교하여 해당되는 초성이 존재하는 경우, 학습 서버는 해당 초성으로 이루어진 단어를 검색하여 제2단어를 정정한다(S178).In step S176, when a corresponding initial word exists in comparison with a list of similar pronunciations, the learning server searches for a word composed of the corresponding initial word and corrects the second word (S178).

본 발명에 따르면, 학습 서버는 한국어 단어의 첫 글자는 2,000개 이내이고 상용중인 40만 단어를 분석한 결과 해당 초성으로 이루어진 단어를 약 1,500개를 검색할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 검색 결과에서 사용 빈도가 높은 단어로 제2단어를 정정할 수 있다.According to the present invention, the learning server can search about 1,500 words of the first consonant as a result of analyzing 400,000 words in the first word of the Korean word, which are less than 2,000. For example, the learning server may correct the second word with a word that is frequently used in search results.

이와 같이, 학습 서버는 제2단어를 정정하여 제2단어의 마지막 음절을 파악하는 단계(S130)를 수행한다. In this way, the learning server corrects the second word and performs the step S130 of determining the last syllable of the second word.

한편, S176 단계에서 유사한 발음의 리스트와 비교하여 해당되는 초성이 존재하지 않는 경우, 학습 서버는 사용자 단말로 제2단어의 오디오 데이터를 재 요구하여 S120 단계를 재 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 학습 서버는 사용자 단말에 제2단어의 오류 메시지를 표시하도록 하여, 해당 단어의 오디오 데이터를 재 요구할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 '해당 단어를 인식하지 못했습니다. 해당 단어를 다시 말씀해주세요'라는 문구를 사용자 단말에 표시하도록 할 수 있다.On the other hand, when there is no corresponding first voice in comparison with the list of similar pronunciations in step S176, the learning server may perform the step S120 again by requesting the audio data of the second word to the user terminal again. More specifically, the learning server may display the error message of the second word on the user terminal, and request audio data of the word again. For example, the learning server said 'The word was not recognized. 'Please say the word again' can be displayed on the user terminal.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법을 수행한 사용자 단말의 예시를 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating an example of a user terminal performing an intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 학습 서버는 단어의 오디오 데이터와 더불어 단어의 정보 또는 단어에 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나 이상을 사용자 단말에 표시함으로써 시각적으로도 단어를 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 사용자로부터 수신한 단어인 '이모부'에 대응되는 '부모'를 사용자 단말로 송신함과 동시에 해당 단어의 한자'父母'와 해당 단어가 포함된 속담인 '부모가 착하여야 효자가 난다'라는 정보를 함께 송신할 수 있다.Referring to FIG. 5, the learning server may visually learn a word by displaying at least one of word information or foreign language information corresponding to the word together with audio data of the word. For example, the learning server transmits the 'parent' corresponding to the word 'aunt', which is a word received from the user, to the user terminal, and at the same time the 'parent' of the word contains the Chinese character '父母' and the proverb 'parent' You can send the information that Hyoja flies. '

지금까지 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 사용자 한 사람과 수행하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 이에 반드시 한정하지 않으며 여러 사람이 함께 단어 학습을 수행하도록 할 수 있다.The intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention described so far has been described as an example performed with one user, but is not necessarily limited to this, and multiple people can perform word learning together.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 끝말잇기 게임을 하면서 단어를 학습시키는 방법으로서, 대화 형식으로 사용자가 싫증을 느끼지 않도록 하여 지속적으로 단어 학습을 수행하도록 할 수 있다.In addition, the intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment of the present invention is a method of learning words while playing an end-to-end game, so that the user does not feel bored in a conversational manner and can continuously perform word learning.

또한, 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 음성 인식의 오류에 인한 텍스트 데이터를 보정하여 정확한 단어 학습을 수행하도록 할 수 있다.In addition, the intelligent end-to-end word learning method according to an embodiment may correct text data due to an error in speech recognition to perform accurate word learning.

이하, 도 6을 참조하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, an intelligent ending word learning method according to another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 6.

도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법의 순서도를 나타낸 도면이다. 이는 본 발명의 목적을 달성함에 있어서 바람직한 순서도에 해당하나, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.6 is a flowchart illustrating an intelligent end-to-end word learning method according to another embodiment of the present invention. This corresponds to a preferred flow chart in achieving the object of the present invention, but of course, some steps may be added or deleted as necessary.

먼저, 학습 서버가 제1 단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신한다(S210).First, the learning server converts the first word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmits it to the user terminal (S210).

본 발명에 따르면, TTS 알고리즘은 학습 서버에 의해 수행되는 것으로, 텍스트로부터 텍스트의 발음을 인식하고, 해당 발음을 배열하여 음성 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, TTS 알고리즘은 공지된 TTS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.According to the present invention, the TTS algorithm is performed by a learning server, and recognizes the pronunciation of text from text, and arranges the pronunciation to generate voice data. According to an embodiment, the TTS algorithm may be performed using any one of the known TTS algorithms.

한편, 학습 서버는 제1단어를 무작위로 선정하거나, 사용자 빈도수에 따라 사용자 빈도가 가장 많은 단어를 제1단어로 선정하여 사용자 단말로 송신할 수 있다.Meanwhile, the learning server may randomly select the first word, or select the first word as the first word according to the frequency of the user and transmit it to the user terminal.

학습 서버는 사용자 단말로부터 제1 단어와 연계되는 제2 단어를 오디오 데이터로 수신하고, STT(Speak-to-Text) 알고리즘을 통해 수신한 오디오 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어인지를 파악한다(S220).The learning server receives the second word associated with the first word from the user terminal as audio data, converts the audio data received through the STT (Speak-to-Text) algorithm into text data, and the second word exists in the database Determine whether it is a word (S220).

본 발명에 따르면, STT 알고리즘은 학습 서버에 의해 수행되는 것으로, 음성으로부터 단어를 인식하고, 인식한 단어들을 배열하여 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, STT 알고리즘은 공지된 STT 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.According to the present invention, the STT algorithm is performed by a learning server, and can recognize words from speech and generate text data by arranging the recognized words. According to an embodiment, the STT algorithm may be performed using any one of the known STT algorithms.

본 발명에 따르면, 데이터베이스는 단어의 난이도, 사용빈도를 감안하여 1급 내지 W급으로 단어의 수준을 나누어 저장할 수 있다. 예를 들어, 1급 내지 4급은 각각 초등학생, 중학생, 고등학생, 일반인 수준의 단어이고, 5급 내지 W 급의 단어는 신조어, 사자성어, 방언 및 북한어, 특수 단어, 게임용 단어, 잘못 사용하고 있는 오류 단어의 순서로 단어의 수준을 나눌 수 있다.According to the present invention, the database may divide and store the level of a word in a 1st to Wth class in consideration of word difficulty and frequency of use. For example, grades 1 to 4 are words for elementary school, junior high school, high school, and public, respectively, and words for grade 5 to W are new words, lion vocabulary, dialect and North Korean, special words, game words, and misused words You can divide the word levels in the order of the error words.

데이터베이스는 앞서 서술한 단어의 수준, 단어의 속성, 및 단어의 사용빈도 중 적어도 하나 이상의 기준으로 단어를 분류하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 단어의 속성은 동물, 과일, 사자성어, 순 우리말 등의 해당 단어가 속하는 속성을 의미하고, 사용빈도는 사용자 별 단어의 사용 빈도수를 의미할 수 있다.The database may classify and store words based on at least one of the above-described word level, word attribute, and word usage frequency. For example, the attribute of the word means an attribute to which the corresponding word such as animal, fruit, lion's word, or pure Korean belongs, and the frequency of use may indicate the frequency of use of the word for each user.

데이터베이스는 단어를 해당 단어의 설명 또는 단어에 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나와 함께 저장할 수 있다. 여기서, 단어의 설명은 해당 단어의 뜻, 해당 단어가 포함된 명언, 속담 등을 포함할 수 있고, 해당 단어에 대응되는 외국어 정보는 영어, 중국어, 일본어일 수 있으나 이에 반드시 한정하지는 않는다.The database may store a word together with a description of the word or at least one of foreign language information corresponding to the word. Here, the description of the word may include the meaning of the word, a quote containing the word, and a proverb, and foreign language information corresponding to the word may be English, Chinese, and Japanese, but is not limited thereto.

S220단계에서 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 경우, 학습 서버는 제2 단어의 마지막 음절을 파악한다(S230). If the second word exists in the database in step S220, the learning server identifies the last syllable of the second word (S230).

예를 들어, 제2 단어는 거짓말이고, 학습 서버는 제2 단어 '거짓말'의 마지막 음절인 '말'을 파악할 수 있다.For example, the second word is a lie, and the learning server can identify the last syllable 'speech' of the second word 'lie'.

한편, S220 단계에서 제2단어가 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 학습 서버는 제2단어의 텍스트 데이터의 오류를 보정한다. (S170)On the other hand, if the second word does not exist in the database in step S220, the learning server corrects the error of the text data of the second word. (S170)

보다 구체적으로, 학습 서버는 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한 일 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법의 S170 단계와 동일한 단계를 수행할 수 있으며, 중복 서술을 방지하기 위해 해당 단계에 대해서는 자세히 기재하지 않는다.More specifically, the learning server may perform the same steps as step S170 of the intelligent ending word learning method according to an embodiment described with reference to FIGS. 3 and 4, and in detail about the steps to prevent duplicate description Do not write.

학습 서버는 사용자 단말로부터 미션이 설정되었는지 확인한다(S240).The learning server checks whether a mission has been set from the user terminal (S240).

보다 구체적으로, 학습 서버는 사용자 단말로부터 미션이 설정되었는지 확인할 수 있으며, 사용자는 단어의 글자 수나 단어 속성 중 적어도 하나를 지정한 미션을 설정할 수 있다.More specifically, the learning server may check whether a mission has been set from the user terminal, and the user may set a mission in which at least one of the number of letters of the word or the word attribute is designated.

S240 단계에서 미션이 설정된 것으로 확인되는 경우, 학습 서버는 미션의 유형을 파악한다(S250).If it is determined in step S240 that the mission is set, the learning server identifies the type of mission (S250).

보다 구체적으로, 학습 서버는 미션이 단어의 글자 수나 단어 속성 중 어떤 것을 지정한 미션인지 파악할 수 있다. 예를 들어, 단어의 글자 수를 지정한 미션은 3글자, 4글자로만 구성된 단어로만 끝말잇기를 수행하거나, 단어 속성을 지정한 미션은 사자성어로만 끝말잇기를 수행하는 미션일 수 있다.More specifically, the learning server may determine whether the mission is a specified mission, either the number of letters of the word or the word attribute. For example, a mission that specifies the number of letters in a word may be an ending that only consists of 3 or 4 letters, or a mission in which the word property is specified is a mission that performs only ending in lion words.

학습 서버는 제2단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 검색한다(S260).The learning server searches for the third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word (S260).

보다 구체적으로, 학습 서버는 제2단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 데이터베이스에서 검색할 수 있다.More specifically, the learning server may search the database for the third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word.

한편, 미션이 설정된 경우, 학습 서버는 S250 단계에서 파악한 미션의 유형에 적합한 제3단어를 데이터베이스에서 검색할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 미션의 유형이 사자성어이고, 제2단어가 '변화무쌍'인 경우에 '쌍'으로 시작되는 사자성어인 '쌍두마차'를 검색할 수 있다.On the other hand, if the mission is set, the learning server may search for a third word suitable for the type of mission identified in step S250 in the database. For example, the learning server may search for a 'two-headed carriage', which is a lion's vocabulary that starts with 'pair' when the mission type is a lion's vocabulary and the second word is 'changeable'.

이 때, 학습 서버는 데이터베이스의 전체가 아니라 해당 미션의 유형에 적합한 단어 데이터베이스에서만 제3단어를 검색할 수 있다.At this time, the learning server can search for the third word only in the word database suitable for the type of mission, not the entire database.

S260 단계에서 제3단어가 데이터베이스에 존재하는 경우, 학습 서버는 제3단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신한다(S280).If the third word exists in the database in step S260, the learning server converts the third word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmits it to the user terminal (S280).

본 발명에 따르면, TTS 알고리즘은 문자로부터 단어를 인식하고, 인식한 단어의 발음을 배열하여 오디오 데이터를 생성할 수 있다. 실시 예에 따라, TTS 알고리즘은 공지된 TTS 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 수행될 수 있다.According to the present invention, the TTS algorithm can recognize a word from a letter and generate audio data by arranging the pronunciation of the recognized word. According to an embodiment, the TTS algorithm may be performed using any one of the known TTS algorithms.

한편, 학습 서버는 데이터베이스에 저장된 제3단어의 설명 또는 제3단어에 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나 이상을 사용자 단말로 송신할 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 제3단어의 오디오 데이터와 함께 해당 단어의 설명 또는 외국어 정보 중 적어도 하나 이상을 사용자 단말에 표시하도록 할 수 있다. Meanwhile, the learning server may transmit at least one of the description of the third word stored in the database or the foreign language information corresponding to the third word to the user terminal. For example, the learning server may display at least one of the description of the word or the foreign language information along with the audio data of the third word on the user terminal.

한편, 학습 서버는 제3단어를 송신한 후, 사용자 단말로부터 제3단어와 연계되는 단어를 수신할 수 있고, 상기 서술한 단계들을 재 수행하며 끝말잇기를 계속해서 이어갈 수 있다.On the other hand, after transmitting the third word, the learning server may receive a word associated with the third word from the user terminal, and repeat the above-described steps to continue the ending.

S260 단계에서 제3단어가 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 학습 서버는 사용자 단말로부터 재게임 여부를 수신한다(S280). If the third word does not exist in the database in step S260, the learning server receives whether to replay the game from the user terminal (S280).

보다 구체적으로, 사용자 단말로부터 재게임을 하지 않는다는 데이터가 수신된 경우, 학습 서버는 끝말잇기 게임을 종료시킨다.More specifically, when data indicating that the game is not to be replayed is received from the user terminal, the learning server ends the ending game.

또한, 학습 서버는 끝말잇기 게임을 종료시키기 전에 제3단어로 검색된 단어의 목록을 확인할 수 있으며, 학습 서버는 해당 목록을 확인함으로써 제3단어의 검색의 정확도를 향상시킬 수 있다.In addition, the learning server may check the list of words searched for in the third word before ending the ending game, and the learning server may improve the accuracy of searching for the third word by checking the list.

사용자 단말로부터 재게임을 수행한다는 데이터가 수신된 경우, 학습 서버는 앞서 서술한 단계를 재 수행하여 끝말잇기를 이어나간다.When data indicating that a re-game is performed is received from the user terminal, the learning server repeats the above-described steps to continue ending.

도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법을 수행한 사용자 단말의 예시를 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating an example of a user terminal performing an intelligent end-to-end word learning method according to another embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 학습 서버는 단어의 오디오 데이터와 더불어 단어의 정보 또는 단어에 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나 이상을 사용자 단말에 표시함으로써 시각적으로도 단어를 학습스킬 수 있다. 예를 들어, 학습 서버는 미션이 사자성어인 경우에 사용자 단말로부터 수신한 단어인 '치일피일'에 대응되는 '일이관지'를 사용자 단말로 송신함과 동시에 해당 사자성어의 한자'一以貫之' 및 사자성어의 뜻인 '하나의 이치로써 모든 것을 꿰뚫는다'라는 정보를 함께 송신할 수 있다.Referring to FIG. 7, the learning server may visually learn a word by displaying at least one of word information or foreign language information corresponding to the word together with audio data of the word. For example, when the mission is a lion's vocabulary, the learning server transmits the 'Sunny Correspondence' corresponding to the word 'chisun pi-il' received from the user's terminal to the user's terminal, and at the same time the Chinese character of the lion's vocabulary '一 以 貫 之' and It is possible to send together the information of the meaning of the lion's vocabulary, 'Through one reason, through all things'.

지금까지 설명한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 미션에 따라 단어를 학습할 수 있으므로, 사용자가 부족하거나 학습하고 싶은 속성의 단어의 학습을 수행하도록 할 수 있다.The intelligent end-to-end word learning method according to another embodiment of the present invention described so far can learn words according to a mission, so that the user can perform learning of words of a property that the user lacks or wants to learn.

본 발명의 실시 예들에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 어플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다.The intelligent ending word learning method according to embodiments of the present invention may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as an application or program module executed by a computer.

컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media.

또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형, 비분리형 매체를 모두 포함한다.In addition, computer readable media may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.

통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. Communication media typically includes computer readable instructions, data structures, program modules or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism, and includes any information delivery media.

전술한 본 발명의 실시 예에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 실시 예들에 따른 지능형 끝말잇기 단어 학습 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.The intelligent ending word learning method according to the above-described embodiment of the present invention may be executed by an application basically installed in a terminal (which may include a program included in a platform or an operating system basically installed in the terminal), and a user A may be executed by an application (that is, a program) installed directly on the master terminal through an application providing server such as an application store server, an application, or a web server related to a corresponding service. In this sense, the intelligent end word learning method according to the above-described embodiments of the present invention is implemented as an application (ie, a program) basically installed in a terminal or directly installed by a user, and a computer-readable recording medium such as a terminal. Can be written on.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains may be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. You will understand. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

1000: 단어 학습 시스템
100: 사용자 단말
200: 학습 서버
210: 프로세서
220: 인터페이스
230: 메모리
240: 스토리지1000: Word Learning System
100: user terminal
200: learning server
210: processor
220: interface
230: memory
240: storage

Claims (4)

학습 서버가 제1 단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신하는 단계;
상기 학습 서버가 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 단어와 연계되는 제2 단어를 오디오 데이터로 수신하고, STT(Speak-to-Text) 알고리즘을 통해 상기 수신한 오디오 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어인지를 파악하는 단계;
상기 학습 서버가 상기 제2 단어의 마지막 음절을 파악하는 단계;
상기 학습 서버가 상기 제2 단어의 마지막 음절과 동일한 음절로 시작되는 제3단어를 검색하는 단계; 및
상기 학습 서버가 상기 제3단어를 TTS(Text-to-Speak) 알고리즘을 통해 오디오 데이터로 변환하여 사용자 단말로 송신하는 단계; 를 포함하고,
상기 제2 단어가 데이터베이스에 존재하는 단어가 아닌 경우에,
상기 제2 단어의 텍스트 데이터의 오류를 보정하는 단계; 를 더 포함하고,
상기 텍스트 데이터의 오류를 보정하는 단계는,
상기 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 제2 단어의 첫 음절의 초성이 일치하는 지 판단하는 단계; 를 포함하되,
상기 제1단어의 마지막 음절의 초성과 제2단어의 첫 음절의 초성이 일치하는 경우,
상기 제2단어의 첫 음절을 제1단어의 마지막 음절로 일치시키는 단계; 및
상기 일치시킨 음절로 시작하는 단어를 검색하는 단계; 를 더 포함하는,
지능형 끝말잇기 단어 학습 방법.A learning server converting the first word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmitting it to a user terminal;
The learning server receives the second word associated with the first word from the user terminal as audio data, converts the received audio data into text data through a STT (Speak-to-Text) algorithm, and converts the second word into text data. Determining whether a word exists in a database;
Determining, by the learning server, the last syllable of the second word;
The learning server searching for a third word starting with the same syllable as the last syllable of the second word; And
The learning server converting the third word into audio data through a text-to-speak (TTS) algorithm and transmitting it to a user terminal; Including,
If the second word is not a word present in the database,
Correcting an error in text data of the second word; Further comprising,
Correcting the error of the text data,
Determining whether the first syllable of the first word coincides with the first syllable of the second word; Including,
When the consonant of the last syllable of the first word coincides with the consonant of the first syllable of the second word,
Matching the first syllable of the second word to the last syllable of the first word; And
Searching for a word starting with the matched syllable; Further comprising,
Intelligent ending word learning method. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 제2 단어의 첫 음절의 초성이 일치하지 않는 경우,
상기 제1 단어의 마지막 음절의 초성과 유사한 발음의 리스트를 비교하는 단계;를 더 포함하되,
상기 비교 결과에 따라 유사한 발음의 초성이 존재하는 경우,
상기 유사한 발음의 초성으로 이루어진 단어를 검색하여 제2 단어를 정정하는 단계; 를 더 포함하는,
지능형 끝말잇기 단어 학습 방법.According to claim 1,
When the first syllable of the first word and the first syllable of the second word do not match,
Comparing the list of pronunciation similar to the first syllable of the last syllable of the first word; further comprising,
When there is a consonant of similar pronunciation according to the comparison result,
Correcting a second word by searching for a word composed of the beginning of the similar pronunciation; Further comprising,
Intelligent ending word learning method. 제1항에 있어서,
상기 데이터베이스는,
단어의 수준, 상기 단어의 속성 및 상기 단어의 사용 빈도 중 적어도 하나 이상의 기준으로 분류하여 상기 단어를 저장하되,
상기 단어를 상기 단어의 설명 또는 상기 단어와 대응되는 외국어 정보 중 적어도 하나와 함께 저장하고,
상기 단어의 수준은,
상기 단어의 난이도에 따라 1급 내지 W급으로 나누는,
지능형 끝말잇기 단어 학습 방법.
According to claim 1,
The database,
The word is classified by at least one of the level of the word, the attribute of the word, and the frequency of use of the word to store the word,
Storing the word together with at least one of a description of the word or foreign language information corresponding to the word,
The level of the word,
Divided into 1st to Wth class according to the difficulty of the word,
Intelligent ending word learning method.
KR1020180085939A 2018-07-24 2018-07-24 Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology KR102112129B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180085939A KR102112129B1 (en) 2018-07-24 2018-07-24 Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180085939A KR102112129B1 (en) 2018-07-24 2018-07-24 Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200011160A KR20200011160A (en) 2020-02-03
KR102112129B1 true KR102112129B1 (en) 2020-05-18

Family

ID=69626896

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180085939A KR102112129B1 (en) 2018-07-24 2018-07-24 Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102112129B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111540363B (en) * 2020-04-20 2023-10-24 合肥讯飞数码科技有限公司 Keyword model and decoding network construction method, detection method and related equipment

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020079021A (en) * 2001-04-12 2002-10-19 (주)디지텍 Word relay game method and apparatus
KR101332149B1 (en) * 2010-03-17 2013-11-21 김혜림 A Self-directed Studying Method and the Device of It to Learn Foreign Language by the Game That Relays the End Spelling of the Word with Integrating the Merits of the Particularly Designed Cards into the Characters of Studying Machines
KR101840363B1 (en) 2011-11-07 2018-03-21 에스케이텔레콤 주식회사 Voice recognition apparatus and terminal device for detecting misprononced phoneme, and method for training acoustic model

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200011160A (en) 2020-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11145292B2 (en) Method and device for updating language model and performing speech recognition based on language model
CN109410664B (en) Pronunciation correction method and electronic equipment
KR20190104941A (en) Speech synthesis method based on emotion information and apparatus therefor
KR102321789B1 (en) Speech synthesis method based on emotion information and apparatus therefor
KR20190096305A (en) Intelligent voice recognizing method, voice recognizing apparatus, intelligent computing device and server
CN111145733B (en) Speech recognition method, speech recognition device, computer equipment and computer readable storage medium
US11043213B2 (en) System and method for detection and correction of incorrectly pronounced words
KR102321801B1 (en) Intelligent voice recognizing method, apparatus, and intelligent computing device
US10685644B2 (en) Method and system for text-to-speech synthesis
JP6625772B2 (en) Search method and electronic device using the same
US8870575B2 (en) Language learning system, language learning method, and computer program product thereof
CN112509568A (en) Voice awakening method and device
KR20190106935A (en) Intelligent voice recognizing method, apparatus, and intelligent computing device
CN109326284A (en) The method, apparatus and storage medium of phonetic search
US20220012520A1 (en) Electronic device and control method therefor
KR20190074508A (en) Method for crowdsourcing data of chat model for chatbot
KR102112129B1 (en) Intelligent end-to-end word learning method using speech recognition technology
KR100438347B1 (en) System, method and medium for language study
CN114528812A (en) Voice recognition method, system, computing device and storage medium
KR102388948B1 (en) Language fluency evaluation method and system using speech visualization technology
CN112687296B (en) Audio disfluency identification method, device, equipment and readable storage medium
CN114203201A (en) Spoken language evaluation method, device, equipment, storage medium and program product
KR102233155B1 (en) Apparatus for Learning Service Using Speech Recorgnition and Driving Method Thereof
CN114446304A (en) Voice interaction method, data processing method and device and electronic equipment
CN112951274A (en) Voice similarity determination method and device, and program product

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant