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텍스트 및 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화를 비교함으로써 음절에 대한 높낮이(pitch accent), 구절 사이의 톤의 흐름(phrase accent) 및 문장에 대한 톤의 흐름(boundary tone) 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 억양 피드백 생성부; 및상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 이용하여 상기 사용자 발화의 억양을 평가하여 억양 평가 결과를 생성하는 억양 평가부를 포함하되,상기 억양 피드백 생성부는,상기 텍스트에서 예측된 억양과 상기 사용자의 발화에서 검출된 억양을 비교하여 상기 음절의 높낮이에 대한 정보, 상기 구절 사이의 톤의 흐름 변화에 대한 정보 및 상기 문장에 대한 톤의 흐름 정보가 포함된 피드백을 생성하고,상기 억양 평가부는,상기 텍스트에 대한 억양 분석을 통해 예측된 텍스트 억양 확률에 대한 정보와 상기 사용자 발화에 대한 억양 분석을 통해 검출된 사용자 발화 억양 확률을 이용하여 상기 억양 평가 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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청구항 1에 있어서,상기 억양 학습 장치는,상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보 또는 상기 억양 평가 결과를 상기 사용자에게 제공하는 피드백 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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청구항 1에 있어서,상기 음절에 대한 높낮이는,상기 텍스트를 발화할 때 음절에 대한 진동 수의 상대적인 차이로 인해 발생하는 음절의 높낮이에 대한 정보로 표현되는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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청구항 3에 있어서,상기 억양 피드백 생성부는,상기 텍스트에서 음절의 높낮이를 예측하고 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화에서 음절의 높낮이를 검출하여, 상기 예측된 음절의 높낮이와 상기 검출된 음절의 높낮이의 차이에 상응하는 단어 수준의 상기 음절의 높낮이에 대한 정보를 생성하는 음절 억양 피드백 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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5
청구항 1에 있어서,상기 구절 사이의 톤의 흐름은,상기 텍스트를 발화함에 있어서 구절 사이의 끊어 읽기로 인해 발생되는 구절 사이의 톤의 흐름 변화에 대한 정보로 표현되는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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6
청구항 5에 있어서,상기 억양 피드백 생성부는,상기 텍스트에서 구절 사이의 톤의 흐름을 예측하고 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화에서 구절 사이의 톤의 흐름을 검출하여, 상기 예측된 톤의 흐름과 상기 검출된 톤의 흐름의 차이에 상응하는 단어 수준의 상기 구절 사이의 톤의 흐름 변화에 대한 정보를 생성하는 구절 억양 피드백 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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7
청구항 1에 있어서,상기 문장에 대한 톤의 흐름은,상기 텍스트를 발화함에 있어서 문장의 종류에 따라 상이하게 표현되는 톤 또는 문장 사이의 끊어 읽기로 인해 발생되는 톤의 흐름 변화를 이용하여 문장에 대한 톤의 흐름 정보로 표현되는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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8
청구항 7에 있어서,상기 억양 피드백 생성부는,상기 텍스트에서 문장에 대한 톤의 흐름을 예측하고 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화에서 문장에 대한 톤의 흐름을 검출하여, 상기 예측된 문장에 대한 톤의 흐름과 상기 검출된 문장에 대한 톤의 흐름의 차이에 상응하는 단어 수준의 상기 문장에 대한 톤의 흐름 정보를 생성하는 문장 억양 피드백 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치
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디지털 신호 처리가 가능한 정보 처리 장치에서 수행되는 억양 학습 방법에 있어서,텍스트 및 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화를 제공받는 단계;상기 텍스트 및 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화를 비교함으로써 음절에 대한 높낮이(pitch accent), 구절 사이의 톤의 흐름(phrase accent) 및 문장에 대한 톤의 흐름(boundary tone) 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 단계; 및상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 이용하여 상기 사용자 발화의 억양을 평가하여 억양 평가 결과를 생성하는 단계를 포함하되,상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 단계는,상기 텍스트에서 예측된 억양과 상기 사용자의 발화에서 검출된 억양을 비교하여 상기 음절의 높낮이에 대한 정보, 상기 구절 사이의 톤의 흐름 변화에 대한 정보 및 상기 문장에 대한 톤의 흐름 정보가 포함된 피드백을 생성하고,상기 억양 평가 결과를 생성하는 단계는,상기 텍스트에 대한 억양 분석을 통해 예측된 텍스트 억양 확률에 대한 정보와 상기 사용자 발화에 대한 억양 분석을 통해 검출된 사용자 발화 억양 확률을 이용하여 상기 억양 평가 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 방법
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청구항 10에 있어서,상기 억양 학습 방법은,상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보 또는 상기 억양 평가 결과를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 방법
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청구항 10에 있어서,상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 단계는,상기 텍스트에서 음절의 높낮이를 예측하고 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화에서 음절의 높낮이를 검출하여, 상기 예측된 음절의 높낮이와 상기 검출된 음절의 높낮이의 차이에 상응하는 단어 수준의 음절의 높낮이에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 방법
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청구항 10에 있어서,상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 단계는,상기 텍스트에서 구절 사이의 톤의 흐름을 예측하고 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화에서 구절 사이의 톤의 흐름을 검출하여, 상기 예측된 톤의 흐름과 상기 검출된 톤의 흐름의 차이에 상응하는 단어 수준의 구절 사이의 톤의 흐름 변화에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 방법
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청구항 10에 있어서,상기 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 단계는,상기 텍스트에서 문장에 대한 톤의 흐름을 예측하고 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화에서 문장에 대한 톤의 흐름을 검출하여, 상기 예측된 문장에 대한 톤의 흐름과 상기 검출된 문장에 대한 톤의 흐름의 차이에 상응하는 단어 수준의 문장에 대한 톤의 흐름 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 방법
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