한국어 발음 학습에서의 음성인식기술 사용 현황과 과제
Current Status and Tasks of Speech Recognition Technology in Korean Pronunciation Learning
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음성인식기술(SRT)은 발음 교육 보조 도구로서 각광을 받고 있다. 학습자들의 모바일 기술 가용성을 고려하면 SRT를 사용함으로써 학습자들은 속도, 실시간 전사, 말을 중단하지 않는 편향되지 않은 피드백, 사용 편의성과 같은 많은 이점을 제공한다. 또한 학습자들은 원어민과 같은 발음이 아닌 이해 가능성을 기준으로 학습할 수 있다. 이 논의에서는 SRT를 활용한 한국어 발음 교육의 현황을 살펴보고자 선행 연구를 고찰하였다. 선행 연구는 크게 기개발된 한국어 학습용 애플리케이션의 분석과 새로운 애플리케이션 개발을 제안하는 것으로 구분되었다. 기존의 한국어 발음 학습용 애플리케이션들은 대부분 학습자의 발음정확도를 점수로 제시하거나 억양 그래프와 스펙트로그램 등 시각적 자료로 원어민과 학습자를 비교해줄 뿐이며 앞서 언급한 SRT 사용에서의 장점을 제대로 보여주지 못하였다. 이에 본 논의에서는 기존의 점수화 및 음성 파형과 억양 그래프 제공 방식의 피드백이 가지는 한계점을 지적하는 한편, SRT에서 인식한 학습자의 발음을 그대로 표기하는 방식은 학습자의 발음 오류 인식에 도움이 될 것으로 보았다. 선행 연구에서 도출된 제한점을 개선하기 위해서는 학습 내용을 학습자가 선택하여 입력할 수 있도록 프로그램이 만들어져야 하고, 피드백도 조음기관의 움직임을 시각적으로 제시하는 등 구체적으로 제공해야 한다. 또한 문자가 아니라 발음 연습이 실제적으로 이루어질 수 있게 제시되는 어휘는 문자와 발음을 함께 표기하고 오류 부분도 발음대로 제시되어야 한다.
Abstract
SRT has emerged as a technological option for providing pronunciation assistance. Using SRT offers many benefits to learners, particularly given the increasing availability of mobile technologies such as speed, real-time transcription, unbiased feedback which does not interrupt speech, and ease of use. Also, they can achieve comprehensibility without the need to conform to native-like pronunciation. However, applications for learning Korean pronunciation using SRT are not showing these advantages properly. It just scored the learner's pronunciation accuracy and showed the error pattern by comparing it with native speakers using visual data such as intonation graphs and spectrograms. In addition, there was a lack of discussion on whether such a method of feedback was useful. For this reason, this study proposed to present learners' pronunciation as recognized by SRT and to provide specific feedback for correcting pronunciation errors.
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