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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.4
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 491 - 500 (10page)
- DOI
- 10.3745/JIPS.02.0217
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In hopes of resolving the issue of poor quality of information input for teaching spoken English online, thestudy creates an English teaching assistance model based on a recognition algorithm named dynamic timewarping (DTW) and relies on automated voice recognition technology. In hopes of improving the algorithm'sefficiency, the study modifies the speech signal's time-domain properties during the pre-processing stage andenhances the algorithm's performance in terms of computational effort and storage space. Finally, a simulationexperiment is employed to evaluate the model application's efficacy. The study's revised DTW model, whichachieves recognition rates of above 95% for all phonetic symbols and tops the list for cloudy consonantrecognition with rates of 98.5%, 98.8%, and 98.7% throughout the three tests, respectively, is demonstrated bythe study's findings. The enhanced model for DTW voice recognition also presents higher efficiency andrequires less time for training and testing. The DTW model's KS value, which is the highest among the modelsanalyzed in the KS value analysis, is 0.63. Among the comparative models, the model also presents the lowestcurve position for both test functions. This shows that the upgraded DTW model features superior voicerecognition capabilities, which could significantly improve online English education and lead to better teachingoutcomes.
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