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저자정보
김수연 (세종대학교) 민효민 (이화여자대학교) 최혜원 (이화여자대학교)
저널정보
언어과학회 언어과학연구 언어과학연구 제100집
발행연도
2022.3
수록면
63 - 88 (26page)
DOI
10.21296/jls.2022.3.100.63

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This study proposes an effective data-building strategy for non-native voice data of Korean speech for automatic speech recognition. To maximize the effectiveness of this low-resource L2 data, we used a design methodology targeting major L1 speaker populations, specifying topic domains, and amplifying L1-based phonetic errors, and accordingly collected over 4300 hours of reading and free speech data from speakers of Chinese, English, Japanese, Thai, Vietnamese, and 62 other languages. This data set is expected to contribute significantly to error reduction in speech recognition and to future research and model development for the assessment and education of Korean.
#외국인의 한국어 발화 음성 데이터(foreign speakers' voice data of Korean speech) #인공지능(artificial intelligence) #자동음성인식(automatic speech recognition) #오류유도(error inducement) #희소데이터(low-resource data)

목차

1. 서론
2. 인공지능 학습을 위한 외국인의 한국어 발화 음성 데이터 설계
3. 외국인의 한국어 발화 음성 원시 데이터 수집
4. 구축 데이터 기초 분석
5. 향후 과제 및 결론
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