AI 음성인식 모듈을 통한 말운동 능력 측정 프로그램의 유용성: 예비연구

한소라; 김도형; 한소영; 김재원; 장대현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한소라 (가톨릭대학교) 김도형 (가톨릭대학교) 한소영 (가톨릭대학교) 김재원 (가톨릭대학교) 장대현 (가톨릭대학교)

저널정보: 한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제16권 제4호

발행연도: 2024.12

수록면: 53 - 61 (9page)

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본 연구는 AI 음성인식 모듈을 적용한 앱과 음향 분석 소프트웨어 Praat 간의 측정 결과 일치도를 평가하고, 두 측정 방법의 신뢰성과 상호 대체 가능성을 검토하는 데 목적이 있다. 이를 위해 최대발성시간(MPT) 및 조음교대운동(DDK) 과제를 활용하여 두 측정 결과 간의 평균 차이와 일치 한계를 분석하였다. MPT 측정 결과, 상위 일치 한계는 0.72, 하위 일치 한계는 –0.81로 나타났으며, 93%의 결과가 일치 한계 내에 분포하였고, 측정 평균 차이는 –0.04로 두 측정 방법 간 높은 일치도가 확인되었다. DDK 과제에서는 /퍼/와 /터/에서 각각 91%의 결과가 일치 한계 내에 분포하였고, 측정 평균 차이는 각각 0.23과 0.17로 나타나, 임상적으로 두 측정 결과 간 유의미한 차이가 없었다. /커/과제의 경우에도 상위 일치 한계는 0.23, 하위 일치 한계는 –0.75로 나타났으며, 91%의 결과가 일치 한계 내에 분포하였다. /퍼터커/ 과제는 상위 일치 한계가 0.38, 하위 일치 한계가 –0.32로 나타났으며, 93%의 결과가 일치 한계 내에 분포하였고, 평균 차이는 0.03으로 두 측정 방법 간 매우 높은 일치율을 보였다. 이러한 결과는 AI 음성인식 기술이 음성 분석 도구로서 임상적 활용 가능성이 높음을 시사한다. 특히, 본 연구는 AI 기반 음성 평가가 기존 음성 분석 도구를 보완하거나 대체할 수 있는 신뢰성을 확인하였으며, 향후 정상 아동 및 말소리 장애 아동을 위한 음성 인식 기반 학습 및 치료 도구 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

#maximum phonation time (MPT) #diadochokinetic (DDK) #automatic speech recognition #Praat #최대발성지속시간 #조음교대운동 #AI 음성 인식

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