KR20140068292A - 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 어학 학습 분야와 관련이 있다. 더 자세하게는, 말하기 학습은 소리를 중심으로 해야 하는데, 본 발명은 이러한 말소리의 쉼(pause)과 돋들림(prominence)을 대조 분석을 통한 말하기 학습 분야와 관련이 있다.
본 발명은 원어민 말소리를 분석하여 자동으로 말소리의 쉼(pause)과 돋들림(prominence)을 인지하여 텍스트로 표기하고, 학습자 음성도 마찬가지 방법으로 분석하여, 학습자의 말소리를 원어민의 말소리와 자동으로 대조, 분석한다.
따라서, 이러한 말소리의 쉼과 돋들림을 대조, 분석을 통한 진단 결과를 학습자에게 피드백해 줌으로써 학습자의 말소리의 유창성을 향상시키게 된다.

Description

말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템{Speaking Training System for Improving Fluency of Utterence}

본 발명은 어학 학습 분야와 관련이 있다. 더 자세하게는, 말하기 학습은 소리를 중심으로 해야 하는데, 본 발명은 이러한 말소리의 쉼(pause)과 돋들림(prominence)을 대조 분석을 통한 말하기 학습 분야와 관련이 있다.

지구촌이 하나가 되어 가고 있는 현대 사회에서, 외국어 능력은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있어서 한국어를 포함한 영어, 일본어, 중국어 등의 외국어를 배우고자 하는 열풍이 전세계적인 현상이다.

문자를 중심으로 한 읽기나 쓰기에 관해서는 사전과 문법책을 비롯한 각종 학습서들이 존재하는 반면에 소리를 중심으로 한 듣기와 말하기 영역에서는 단순히 반복적으로 많이 듣고 따라하는 것 이상의 학습 및 훈련법이 제시되지 않고 있는 상황이다.

종래의 외국어 학습 장치는 외국어 학습을 위한 강세 학습 시스템 및 방법(대한민국특허출원 10-2011-0072171) 등에 개시되어 있다. 상기의 외국어 학습 장치는 텍스트를 기반으로 한 말소리의 강세를 예측하는 것으로서 실제 발화된 원어민 말소리와 학습자 말소리를 대조, 분석하기 어렵다는 문제가 있다.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 고안된 것으로서, 학습자가 발화한 말소리의 쉼(pause)과 돋들림(prominence)을 원어민의 말소리와 대조하여 피드백을 제공함으로써 외국어 말하기 학습을 효과적으로 수행할 수 있는 학습 및 훈련 장치 및 그 방법을 제공함을 그 목적으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템은 입력된 원어민 말소리와 학습자 말소리를 가장 긴 쉼(pause)을 기반으로 두 개의 말마디로 나누고, 나누어진 말마디 안에서 상대적으로 짧은 쉼을 기반으로 말토막을 나누어, 말마디와 말토막 경게를 추출하는 말마디와 말토막 경계 추출부와,

상기 추출된 경계 내 낱말들의 길이, 에너지, 피치를 파라미터로 하여 돋들림(prominence)을 추출하는 경계별 돋들림 추출부와,

상기 추출된 경계와 돋들림을 바탕으로 사용자와 원어민 말소리를 대조, 분석하여 진단 피드백을 제공하는 대조 진단 피드백부와

상기 추출된 원어민 말소리의 말토막과 학습자 말소리의 말토막을 대조 분석하여 추출된 말토막을 기반으로 말하기 유창성 훈련 학습에 효과적인 스피킹 청크(Speaking Chunk)를 추출하고 추출된 스피킹 청크를 데이터베이스에 저장하는 스피킹 청크 추출 및 저장부를 포함한다.

본 발명에 의하면, 외국어 말하기 학습에 있어서, 원어민 말소리와 학습자 말소리를 분석하여 쉼(pause)의한 말토막과 말마디 경계 및 각 경계 내 낱말의 길이, 에너지, 피치를 고려한 돋들림(prominence)을 대조, 분석한 진단 피드백을 통해 학습자 발화의 유창성을 높이게 된다

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.
도 2는 문법적 단위와 말토막 및 말마디와의 불일치를 예시한 것이다.
도 3은 본 발명에 의한 유창성 향상 학습 훈련 방법의 일실시 예이다.

본 발명에서는 원어민 말소리와 학습자 말소리를 쉼과 돋들림을 중심으로 대조, 분석함으로써 한국어와 영어를 비롯한 외국어 말하기 학습에 있어서 유창성(Fluency)을 향상시키는 학습 및 훈련 방법을 제안한다.

상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 말소리의 쉼(pause)의 정도에 따라 가장 쉼이 긴 말마디 경계(텍스트에서는 “//”로 표기)와 상대적으로 쉼이 짧은 말토막 경계(텍스트에서는 “/”로 표기)를 자동으로 나누고, 각 경계에 속한 낱말 소리의 길이, 에너지, 피치(pitch) 등의 파라미터를 기반으로 하여 돋들림(prominence)을 자동 검출(텍스트에서는 볼드체로 표기)함으로써 원어민 말소리와 학습자 말소리를 대조, 분석한 진단 결과를 피드백해 주는 부분을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템은, 학습자 말소리와 원어민 말소리를 입력받아 쉼(pause)을 기반으로 말토막 및 말마디 경계를 추출하는 것을 특징으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템은, 상기 추출된 경계 내의 낱말들의 길이, 에너지, 피치를 파라미터로 하여 돋들림(prominence)을 추출하는 것을 특징으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템은, 상기 추출된 말토막과 말마디 경계와 돋들림을 바탕으로 사용자와 원어민 말소리를 대조, 분석하여 발화 유창성 향상에 도움이 되는 진단 피드백을 제공하는 것을 특징으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템은 상기 진단 피드백 제공시 상기 대조 진단 피드백부는, 말토막 및 말마디 경계와 돋들림 낱말을 대조 분석하는 단계에서 외국어 학습자의 모국어 습관으로 인해 좀처럼 극복하지 못하는 소리 및 소리 연쇄에 대한 보정을 위한 보정 사전과 모국어 화자와 외국어 학습자의 유창성 정도에 대한 별도의 기준점을 미리 정한 해석 사전을 이용하는 것을 특징으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템은, 입력된 원어민 말소리에서 자동 분절된 말토막과 입력된 학습자 말소리에서 자동 분절된 말토막을 대조 분석하여 추출된 말토막을 기반으로 말하기 유창성 훈련 학습에 말하기 기본 단위로 스피킹 청크(Speaking Chunk) 추출하는 것을 특징으로 한다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템은, 상기 추출된 스피킹 청크를 학습자가 검색을 통해 학습이 가능하도록 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 한다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.

도 1을 참조하면 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템(100)은 원어민 말소리와 학습자 말소리를 입력 받아 대조 분석함으로써 진단 피드백을 학습자에게 줌으로써 말소리 유창성 향상을 효과적으로 수행할 수 있다.

상기 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템(100)은 말토막 및 말마디 경계 추출부(110), 경계별 돋들림 추출부(120), 대조 진단 피드백부(130), 스피킹 청크 추출 및 저장부(140)를 포함하여 구성된다.

상기 말토막 및 말마디 경계 추출부(110)는 말마디 경계 추출 모듈(111)와 말토막 추출 모듈(112)을 통해 말마디와 말토막을 추출하고, 추출된 경계는 학습자에게 끊어 말하기의 기준점이 되며, 돋들림 추출의 범위가 되며, 스피킹 청크 추출 및 저장부(140)을 통해 학습자 발음과의 상이한 경계를 가진 말토막과의 비교를 통해 스피킹 청크 DB에 저장된다.

상기 경계별 돋들림 추출부(120)는 길이 분석 모듈(121), 에너지 분석 모듈(122), 피치 분석 모듈(123)을 통해 경계 내 낱말 중에서 돋들리는 낱말을 추출하고, 원어민과 학습자 말소리에서 추출된 돋들림 낱말은 대조 진단 피드백부(130)를 통해 학습자에게 전달된다.

상기 길이 분석 모듈(121)은 낱말 소리의 시작점과 끝점을 검출하여 길이를 밀리 세컨드(ms) 단위로 표시한다. 보다 상세한 분석을 위해서는 밀리 세컨드 이하 단위의 분석도 가능하다. 소리의 길이는 절대적 길이일 뿐이며, 분석된 소리의 길이 정보는 대조 진단 피드백부(130)에서 경계별 상대값 및 화자별 상대값의 보정을 통해 돋들림 검출에 이용한다.

에너지 분석 모듈(122), 낱말 소리의 크기를 데시벨(db) 단위로 표시한다. 소리의 크기는 절대적 크기일 뿐이며, 분석된 에너지 정보는 대조 진단 피드백부(130)에서 경계별 상대값 및 화자별 상대값의 보정을 통해 돋들림 검출에 이용한다.

피치 분석 모듈(123)은 낱말 소리의 높낮이를 헤르쯔(Hz) 단위로 표시한다. 소리의 높낮이는 절대적 크기일 뿐이며, 분석된 피치 정보는 대조 진단 피드백부(130)에서 경계별 상대값 및 화자별 상대값의 보정을 통해 돋들림 검출에 이용한다.

상기 대조 진단 피드백부(130)는 말토막 및 말마디 경계 추출부(110)와 경계별 돋들림 추출부(120)에서 추출된 원어민과 학습자의 말소리 경계와 돋들림을 말마디 대조 모듈(131), 말토막 대조 모듈(132), 돋들림 대조 모듈(133)을 통해 대조 분석하여 학습자에게 진단 피드백해 줌으로써 학습자의 발화 유창성을 향상시키는 학습 훈련을 할 수 있다.

상기 말마디 대조 모듈(131)은 하나의 단위 발화를 2개의 말마디로 구분된 경계를 원어민의 것과 학습자의 것을 대조 분석한다.

상기 말토막 대조 모듈(132)은 말마디 경계 내에서 말소리와 말소리 사이에 쉼이 있는 말토막을 원어민의 것과 학습자의 것을 대조 분석한다.

돋들림 대조 모듈(133)은 말마디와 말토막 경계내에서 추출된 돋들림 낱말들을 원어민의 것과 학습자의 것을 대조 분석한다.

상기 대조 진단 피드백부(130)는 원어민의 말소리와 학습자의 말소리를 대조 분석함에 있어, 각기 다른 모국어를 사용함에 따라 나타나는 특징들을 감안하여 비교할 수 있도록 학습자가 좀처럼 극복하지 못하는 소리 및 소리 연쇄에 대한 보정을 위한 보정 사전(1000)과 모국어 화자와 외국어 학습자의 유창성 정도에 대한 별도의 기준점을 미리 정한 해석 사전(2000)을 참조하여 비교함으로써 말하기 유창성 향상 학습 훈련에 도움을 준다.

상기 스피킹 청크 추출 및 저장부(140)는 말토막 및 말마디 경계 추출부(110)에서 추출된 말토막과 말마디를 원어민의 것과 학습자의 것으로 분리하여 붙여 말한 단위와 끊어 말한 단위를 비교하여 학습자가 외국어를 유창하게 발화하는데 도움이 되는 단위를 추출하여 Speaking Chunk DB(3000)에 저장하여 검색 가능하게 한다.

도 2는 문법적 단위와 말토막 및 말마디와의 불일치를 예시한 것이다.

도 2를 참조하면 일반적으로 인식하고 있는 문법적 단위로 실제 소리의 단위가 다름을 확인할 수 있고, 말하기 학습은 기존 문법이나 텍스트를 기반으로 하는 것이 아니라 실제 말소리를 기반으로한 대조 학습이 효과적임을 알 수 있다.

발화된 말소리의 쉼(pause)의 정도에 따라 가장 쉼이 긴 말마디 경계(텍스트에서는 “//”로 표기)와 상대적으로 쉼이 짧은 말토막 경계(텍스트에서는 “/”로 표기)를 자동으로 나누고, 각 경계에 속한 낱말 소리의 길이, 에너지, 피치(pitch) 등의 파라미터를 기반으로 하여 검출된 돋들림(prominence)낱말(텍스트에서는 볼드체로 표기)을 바탕으로 귀로 들리는 말소리를 쉼(pause)을 기준으로 한 자동 끊어 말하기 경계와 강조할 낱말을 텍스트 형태로 시각화하여 제공함으로써 학습자로 하여금 자연스럽게 문장을 끊어서 강조할 부분을 쉽게 말하는 학습 훈련을 효과적으로 할 수 있도록 도와 준다.

도 3은 본 발명에 의한 유창성 향상 학습 훈련 방법의 일실시 예이다.

도 3을 참조하면 원어민과 학습자 말소리의 파형과 텍스트 형태로 시각적으로 비교할 뿐만 아니라 진단 피드백을 명시적으로 줌으로써 막연히 반복적으로 원어민 음성을 따라 말하는 기본 방법에서 탈피하여 중점적으로 훈련해야 할 부분을 중심으로 효과적으로 학습할 수 있다.

발명의 효과

본 발명에 의하면, 외국어 말하기 학습에 있어서, 원어민 말소리와 학습자 말소리를 분석하여 쉼(pause)의한 말토막과 말마디 경계 및 각 경계 내 낱말의 길이, 에너지, 피치를 고려한 돋들림(prominence)을 대조, 분석한 진단 피드백을 통해 학습자 발화의 유창성을 높이게 된다.

100: 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템
110: 말토막 및 말마디 경계 추출부
111: 말마디 경계 추출 모듈
112: 말토막 추출 모듈
120: 경계별 돋들림 추출부
121: 길이 분석 모듈
122: 에너지 분석 모듈
123: 피치 분석 모듈
130: 대조 진단 피드백부
131: 말마디 대조 모듈
132: 말토막 대조 모듈
133: 돋들림 대조 모듈
140: 스피킹 청크 추출 및 저장부
1000: 보정 사전
2000: 진단 사전
3000: Speaking Chunk DB

Claims (1)

1. 청구항 1
   학습자 말소리와 원어민 말소리를 입력받아 쉼(pause)을 기반으로 말토막 및 말마디 경계를 추출하는 모듈;
   상기 추출된 경계 내 낱말들의 길이, 에너지, 피치를 파라미터로 하여 돋들림(prominence)을 추출하는 모듈; 및
   상기 추출된 경계와 돋들림을 바탕으로 사용자와 원어민 말소리를 대조, 분석하여 진단 피드백을 포함하는 말소리 유창성(fluency) 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   청구항 2
   1항에 있어서,
   상기 말토막 및 말마디 경계를 추출하는 모듈은,
   발화된 말소리에서 가장 쉼이 긴 부분을 경계로 말마디를 나누고, 나머지 쉼은 말토막으로 경계를 나누는 모듈을 포함하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 3
   1항에 있어서,
   상기 돋들림(prominence)을 추출하는 모듈은,
   나누어진 경계를 바탕으로 경계 내 낱말들의 길이, 에너지, 피치를 기반으로 상대적으로 돋들리는 낱말을 추출하는 경계별 돋들림 추출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 4
   1항에 있어서,
   상기 대조 진단 피드백부는,
   학습자 말소리와 원어민 말소리에서 분석된 말토막과 말마디 경계와 경계 내 돋들림 낱말들을 대조 분석하여 학습자에게 진단 피드백 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 5
   1항에 있어서,
   상기 대조 진단 피드백부는,
   학습자에게 상이한 말토막 및 말마디 경계와 돋들림 낱말을 대조 분석하는 단계에서 외국어 학습자의 모국어 습관으로 인해 좀처럼 극복하지 못하는 소리 및 소리 연쇄에 대한 보정을 위한 보정 사전과 모국어 화자와 외국어 학습자의 유창성 정도에 대한 별도의 기준점을 미리 정한 해석 사전을 이용하는 것을 특징으로 하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 6
   1항에 있어서,
   상기 대조 진단 피드백부는,
   발화된 말소리의 쉼(pause)의 정도에 따라 가장 쉼이 긴 말마디 경계는 텍스트 형태로 “//”로 자동 표기하고 상대적으로 쉼이 짧은 말토막 경계는 텍스트 형태로 “/”로 자동 표기하고, 각 경계에 속한 낱말 소리의 길이, 에너지, 피치(pitch) 등의 파라미터를 기반으로 하여 검출된 돋들림(prominence) 낱말은 텍스트에 볼드체로 표기함으로써 귀로 들리는 말소리를 쉼(pause)을 기준으로 한 자동 끊어 말하기 경계와 강조할 낱말을 텍스트 형태로 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 7
   입력된 원어민 말소리에서 자동 분절된 말토막과 입력된 학습자 말소리에서 자동 분절된 말토막을 대조 분석하여 추출된 말토막을 기반으로 말하기 유창성 훈련 학습에 효과적인 스피킹 청크(Speaking Chunk) 추출부; 및
   추출된 스피킹 청크를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 8
   제7항에 있어서,
   말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템은,
   원어민 말토막과 학습자 말토막을 분석하여 연이어 발음해야 하는 말토막을 끊어서 발음하는 오류가 빈번히 발생하는 말토막을 추출하는 단계를 포함하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   청구항 9
   제7항에 있어서,
   말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템은,
   상기 추출된 빈출 오류 말토막을 스피킹 청크 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 말소리 유창성 향상을 위한 훈련 학습 시스템.
   
   

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