비 원어민 학습 자 가 발성 한 신호 ( Raw non - native speech signal , 이하 , ' 원시 신호 '( raw signal ) ) 를 수집 한다 ( 10 ) . 원시 신호 로부터 음성 인식 에 적합 한 특징 벡터 를 추출 한다 ( Feature extraction for speech recognition ) . 일반 적 으로 MFCC 나 PLP 가 사용 된다 ( 11 ) . 추출 된 특징 에 대해 자동 음성 인식 ( Automatic speech recognition ) 을 통해 단어 와 시간 정렬 정보 를 구한다 ( 13 ) . 인식 된 단어 와 시간 정렬 정보 를 기반 으로 발음 의 평가 에 필요 한 특징 을 추출 한다 ( Feature extraction for scoring ) ( 13 ) . 이때 추출 하 는 특징 은 언어 별 특성 에 따라 달라지 게 되 는데 , 예 를 들 어 영어 유창 성 평가 를 위해서 는 도 2 에 나타낸 것 과 같 은 특징 이 널리 사용 된다 . 추출 된 특징 에 대해 자동 평가 장치 를 통해 등급 을 매긴다 ( 14 , 15 ) . 한편 , 상기 자동 평가 결과 ( 15 ) 와 인간 평가 자 가 평가 한 결과 ( 16 ) 의 유사 성 이 높 아 지 도록 하 는 리그 레 션 ( Regression ) 또는 클래시 피케이 션 ( Cassification ) 모델 을 훈련 한다 ( 17 ) .