barumSpeakWeb

영어 발음 교정을 위한 웹 기반 서비스로, LipNet 기반 입모양 분석 모델을 활용하여 사용자의 발음을 시각적으로 피드백합니다.

Flask 프레임워크로 구현되었습니다.

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추진 배경 및 목적

• 한국어 화자가 영어 발음 학습에서 겪는 어려움 해결 필요
• 기존 청각 중심 학습의 한계를 넘어 시각적 학습 도구 제공

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작품 소개

• 바름스픽(BarumSpeak) 은 LipNet 기반 입모양 분석 모델을 적용했습니다.
• 사용자가 업로드한 발음을 기준 영상과 비교해 점수화합니다.
• 결과를 웹 환경에서 시각적으로 표시해 학습자가 즉시 피드백 확인이 가능합니다.
• 관련 코드: barumLipNet

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시스템 구조

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기대 효과

• 영어 발음을 조금 더 원어민에 가깝게 발음할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것을 기대
• 더 많은 데이터를 이용하여 학습할 수 있는 문장을 늘림에 따라 서비스의 확대 기대

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개발 환경

• Language : Python 3.6.13
• Web Framework : Flask
• Library : OpenCV, DLib 19.22.0
• Tool : PyCharm, Microsoft Azure Cognitive Services Speech SDK
• Package Manager : Anaconda 4.10.1
• Etc : ffmpeg 4.2.4-1

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실행 방법

1. Web 파일에 들어있는 코드를 /var/www/html/Web 경로로 이동

2. 영상 파일 추가

   • Web/ 과 /static/inputVideo/에 가이드라인 영상 lecture{i}.mp4 추가
   • /static/video/에 기준 영상 lecture{i}.mp4와 입모양 표시 영상 lecture{i}\_lip.mp4 추가
   • 현 코드에서는 초상권 보호로 영상을 올려 놓지 않았습니다.

3. Flask 실행

flask run

4. http://0.0.0.0:5000/ 접속