말소리장애 아동 발화에 대한 AI 스피커의 음성인식 정확도와 청자의 말명료도 비교 = Comparison of Speech Recognition Accuracy and Speech Intelligibility for the Speech of Children with Speech Sound Disorders

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 말소리장애 아동의 발화에 대해 인공지능(AI) 스피커가 얼마나 정확하게 음성을 인식하는지를 일반 청자의 말명료도 판단과 비교함으로써, AI 기반 음성인식 기술의 언어평가 도구로서의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 연구 대상은 4~7세의 말소리장애 아동 10명과 일반 아동 10명으로 구성되었으며, 아동의 낱말 및 문장 수준의 발화를 녹음한 후 AI 스피커를 통해 음성 인식 정확도를 분석하고, 일반 청자 10명의 전사 결과를 통해 말명료도를 산출하였다. 분석 결과, 아동의 발화에 대해 AI 스피커의 음성인식 정확도는 일반 청자의 말명료도 평가보다 낮았으며, 특히 말소리장애 아동의 경우 그 차이가 더욱 두드러지게 나타났다. 이러한 경향은 낱말 수준보다 문장 수준의 발화에서 더욱 뚜렷하게 관찰되었다. AI 스피커의 인식 정확도와 일반 청자의 말명료도 간에는 유의한 상관관계가 있었으며, 이는 AI 기반 음성인식 기술이 언어재활사의 청지각적 평가를 보완하는 도구로 활용될 가능성을 시사한다. 본 연구는 향후 음성인식 기술의 발전을 통해 말소리장애 아동에 대한 보다 객관적이고 효율적인 언어 평가 및 치료 방법의 개발에 기여할 수 있으리라 생각된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates the effectiveness of an AI speaker in recognizing speech produced by children with speech sound disorders (SSD), comparing it with human listeners’ assessments of speech intelligibility. A total of 20 children aged 4–7, including 10 with SSD and 10 typically developing (TD) peers, participated in the study. Speech samples, consisting of 24 words and 24 sentences, were recorded and evaluated using both an AI-based automatic speech recognition (ASR) system and ten adult listeners. The study assessed recognition accuracy and speech intelligibility at the syllable, and word levels. The analysis revealed that the speech intelligibility ratings by human listeners were higher than the speech recognition accuracy of AI speakers for children's utterances. This discrepancy was particularly pronounced in children with speech sound disorders (SSD), and more evident at the sentence level than at the word level. A significant correlation was found between AI recognition accuracy and human listener intelligibility ratings, suggesting the potential of AI-based speech recognition as a complementary tool to perceptual evaluations conducted by speech-language pathologists. This study highlights the possibility that advancements in AI speech recognition technology could contribute to more objective and efficient assessment and intervention methods for children with SSD in the future.