구음장애인의 의사소통 지원을 위한 발화 재구성 시스템용 언어 모델 선정 평가
Language Model Selection Evaluation for Speech Reconstruction Systems Supporting Communication of Individuals with Dysarthria
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초록
본 연구는 구음 장애인의 음성 데이터를 활용하여 비표준 발화를 자연스러운 문장으로 변환하는 다양한 모델들의 성능을 비교 분석하고, 구음 장애인 발화 재구성에 가장 적합한 모델을 제안한다. Whisper 모델을 통해 음성에서 텍스트를 추출하고, Ko-BART와 Ko-T5 기반의 대형 언어 모델을 활용하여 문장 정제 및 자연화를 수행하였다. 두 모델은 전반적으로 유사한 성능을 보였으나, BLUERT와 BERTScore 지표에서는 소폭의 차이를 나타내어 지표 특성에 따른 모델의 상대적 강점을 시사하였다. 향후 연구에서는 발달장애인의 발화 특성을 반영하여 의사소통 효율성을 증진시키고, 일상적·사회적 상호작용에서의 장벽을 낮추는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study compares and analyzes the performance of various models that transform non-standard speech of individuals with dysarthria into natural sentences, and proposes the most suitable model for reconstructing their utterances. Speech-to-text conversion was performed using the Whisper model, and sentence refinement and naturalization were carried out using large language models based on Ko-BART and Ko-T5. While both models showed generally similar performance, slight differences were observed in the BLUERT and BERTScore metrics, suggesting relative strengths depending on the characteristics of the evaluation indicators. Future research is expected to incorporate the speech characteristics of individuals with developmental disabilities to enhance communication efficiency and reduce barriers in daily and social interactions