Pronunciation Assessment

Wav2Vec2 기반 발음 평가 모델.

시스템 아키텍처

LopeScript/
├── DataProc/           # 데이터 전처리 프로세스
├── Demo/               # 데이터별 음소 평가
├── Model/              # 모델 인코더 및 통합 모델
├── Train/              # 모델 학습
└── Utils/            

설치

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv env
source env/bin/activate  # Windows: env\Scripts\activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

실행 방법

1. 데이터셋 다운로드

bash download_dataset.sh

2. 전처리

전처리와 데이터 분할을 한 번에 실행합니다.

python main.py --mode preprocess \
  --data_root data/l2arctic \
  --output data/preprocessed_perceived.json

출력: data/train.json, data/dev.json, data/test.json

3. 학습

python main.py --mode train \
  --train_data data/train.json \
  --val_data data/dev.json \
  --save_dir experiments

4. 평가

python main.py --mode eval \
  --test_data data/test.json \
  --checkpoint experiments/best_model.pt

5. 데모

Test dataset 샘플 사용:

python -m LopeScript.Demo.demo \
  --mode test_dataset \
  --checkpoint experiments/best_model.pt \
  --test_data data/test.json \
  --sample_index 0

사용자 오디오 파일 사용:

python -m LopeScript.Demo.demo \
  --mode custom \
  --checkpoint experiments/best_model.pt \
  --audio path/to/audio.wav \
  --text "Your transcript here"

License

본 프로젝트는 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 하에 배포됩니다.

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라이센스에 대한 더 자세한 사항은 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.ko에서 확인하세요.

포함된 제3자 저작물

L2-ARCTIC: a non-native English speech corpus

프로젝트 데모 사용법

데모 파일 사용법에 대해서는 다음 파일을 참고하세요. DEMO_GUIDE.md

• 제작자 : Texas A&M University, Iowa State University
• 출처 : https://psi.engr.tamu.edu/l2-arctic-corpus/
• 라이센스 : CC BY-NC 4.0

프로젝트에 사용된 L2 arctic 영어 비모국어 음성 코퍼스는 Texas A&M University와 Iowa State University 연구자들이 공동으로 작업한 데이터로 CC BY-NC 4.0 라이선스에 따라 배포됩니다.