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    ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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    KCI등재

    Gemini를 활용한 AI기반 독일어 발음 평가의 가능성 = The potential of AI-based German pronunciation assessment using Google Gemini

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    https://www.riss.kr/link?id=A110255537

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    This study investigates the potential and limitations of Google Gemini in assessing German pronunciation. By bypassing conventional STT methods and processing audio waveforms directly, it examines Gemini’s ability to analyze critical (supra-)segmental features such as vowel length, diphthongs, and stress realization. Specifically, the research quantitatively evaluates Korean learners' pronunciation to identify Gemini’s analytical boundaries and recognition errors from a phonological perspective. These findings provide essential empirical evidence and foundational data for the future implementation of AI-driven automated scoring systems in German language education.
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    This study investigates the potential and limitations of Google Gemini in assessing German pronunciation. By bypassing conventional STT methods and processing audio waveforms directly, it examines Gemini’s ability to analyze critical (supra-)segment...

    This study investigates the potential and limitations of Google Gemini in assessing German pronunciation. By bypassing conventional STT methods and processing audio waveforms directly, it examines Gemini’s ability to analyze critical (supra-)segmental features such as vowel length, diphthongs, and stress realization. Specifically, the research quantitatively evaluates Korean learners' pronunciation to identify Gemini’s analytical boundaries and recognition errors from a phonological perspective. These findings provide essential empirical evidence and foundational data for the future implementation of AI-driven automated scoring systems in German language education.

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