오픽과 tts/stt 그 사이

프로젝트 계획서: 사용자 중심 오픽 영어 학습 시스템

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1. 프로젝트 개요

• 프로젝트 이름: AI 기반 오픽 학습 도우미
• 목표: 사용자의 영어 발화를 STT(Speech-to-Text)로 변환하고, 변환된 텍스트를 LLM으로 처리해 회화 연습 및 피드백 제공. 이후 TTS(Text-to-Speech)를 통해 발음을 재생하여 학습자가 발음과 문장을 동시에 개선할 수 있도록 지원.

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2. 주요 기능

1. 음성 입력 및 STT 변환:

   • 사용자가 영어로 발화 → STT를 통해 텍스트로 변환.
   • STT 변환 결과와 사용자의 의도 비교를 통해 정확도 분석.

2. LLM을 활용한 실시간 대화 및 피드백:

   • 변환된 텍스트를 LLM(ChatGPT 등)에 입력하여 대화 문맥을 생성.
   • 사용자의 대화 흐름에 맞춘 적절한 응답 생성.
   • 발음 및 문법 오류에 대한 간단한 피드백 제공.

3. TTS 기반 발음 학습:

   • LLM이 생성한 응답을 TTS로 변환하여 음성 출력.
   • 사용자는 텍스트와 음성을 동시에 들어보고 발음과 문장을 학습.

4. 정확도 평가 및 개선 피드백:

   • STT 변환 결과와 사용자의 의도 비교.
   • 발음 정확도, 문법 오류, 자연스러운 표현 사용 등에 대한 점수 제공.

5. 부가 기능: 사용자 음성 클론 (MVP 이후):

   • 사용자 음성을 학습하여 영어 대화 시 사용자의 음성으로 대화 응답.

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3. 프로젝트 목표와 기대 효과

1. 목표:

   • 사용자의 영어 발음 및 표현력 개선.
   • 실시간으로 사용자에게 맞춤형 피드백 제공.
   • 재미있고 효과적인 대화 연습 환경 조성.

2. 기대 효과:

   • 학습자가 자신의 발화와 피드백을 즉각적으로 확인하여 학습 효율 향상.
   • 개인화된 학습 경험 제공.
   • 학습 과정에서 지속적인 동기 부여.

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4. 시스템 구성 및 기술 스택

1. 입력 단계:

   • 기술: Google Speech-to-Text API 또는 OpenAI Whisper
   • 기능: 사용자의 영어 발화를 텍스트로 변환.

2. 처리 단계:

   • 기술: ChatGPT, GPT-4 등 LLM
   • 기능:
     • 텍스트를 기반으로 대화 시뮬레이션.
     • 문법, 발음 오류에 대한 간단한 피드백 생성.

3. 출력 단계:

   • 기술: Google Text-to-Speech, Coqui TTS
   • 기능: LLM 응답을 음성으로 출력.

4. 정확도 분석:

   • 기술: Python NLP 라이브러리(SpaCy, NLTK)
   • 기능:
     • STT 결과와 의도된 문장의 일치율 계산.
     • 발음 점수, 문법 오류 분석.

5. 확장 기능 (부가):

   • 기술: Coqui TTS, ElevenLabs
   • 기능: 사용자 음성을 학습하여 음성 클론 생성.

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5. 구현 단계

1. 1단계: 기본 시스템 구축

   • STT로 음성을 텍스트로 변환.
   • LLM과 통합하여 대화 흐름 생성.
   • TTS로 LLM 응답을 음성으로 출력.

2. 2단계: 학습 데이터 수집 및 분석

   • 사용자 대화 데이터를 기반으로 발음 정확도 및 문법 오류 분석.
   • 학습 데이터 저장 및 개인화 피드백 제공.

3. 3단계: 정교화 및 확장

   • 사용자 발화 의도 분석 모델 추가.
   • 학습 진행 상태에 따른 난이도 조정 기능 구현.

4. 4단계: 음성 클론 기능 추가 (MVP 이후).

   • 사용자 음성을 학습하여 음성 합성 모델 구현.

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6. 예상 리소스

1. 기술 리소스:

   • GPU 지원 환경: Google Colab Pro 또는 AWS.
   • STT/TTS 도구: Whisper, Google TTS.
   • LLM API: OpenAI GPT-4 API.

2. 인력 리소스:

   • NLP 및 음성 처리 개발자.
   • 데이터 분석 및 머신러닝 엔지니어.

3. 예산:

   • Google Colab Pro($9.99/월).
   • OpenAI GPT API 비용 (사용량 기반, 약 $0.06/1K 토큰).
   • 기타 클라우드 비용 (약 $50~$100/월 예상).

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7. MVP 성공 기준

1. STT → LLM → TTS 흐름 구현:
   • 사용자의 발화가 자연스럽게 텍스트로 변환되고, LLM으로 처리된 결과가 TTS로 출력.
2. 기본 피드백 제공:
   • 발음 점수, 문법 오류 분석 제공.
3. 회화 대화 경험:
   • 학습자가 실시간으로 영어 대화를 연습하며 몰입감을 느낄 수 있음.

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8. 확장 가능성

1. 다국어 학습 지원:
   • 영어 외에 스페인어, 중국어 등 다른 언어 학습 기능 추가.
2. 게이미피케이션:
   • 학습 완료 시 리워드 제공, 레벨 업 시스템 추가.
3. 개인화 모델:
   • 학습 데이터를 기반으로 사용자의 언어 스타일에 맞춘 대화 제공.

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9. 결론

이 프로젝트는 STT, LLM, TTS를 결합하여 사용자 맞춤형 영어 학습 환경을 제공