본 논문은 다양한 모달 입력(텍스트, 음성, 상황적 단서 포함)과 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 사용자의 표현력을 지원하는 증강 및 대체 의사소통(AAC) 시스템인 Speak Ease를 제시합니다. Speak Ease는 자동 음성 인식(ASR), 상황 인식 LLM 기반 출력 및 개인화된 텍스트 음성 변환 기술을 결합하여 더욱 개인화되고 자연스러우며 표현력 있는 의사소통을 가능하게 합니다. 음성 언어 치료사(SLP)를 대상으로 한 탐색적 타당성 연구 및 포커스 그룹 평가를 통해 AAC에서 표현력을 향상시키는 Speak Ease의 잠재력을 평가했습니다. 연구 결과는 AAC 사용자의 우선순위와 요구 사항, 그리고 더욱 개인화되고 상황에 맞는 의사소통을 지원함으로써 사용자의 표현력을 향상시키는 시스템의 능력을 보여줍니다. 이 연구는 AAC 시스템을 개선하고 표현력을 지원하기 위해 다중 모달 입력과 LLM 기반 기능을 사용하는 데 대한 통찰력을 제공합니다.
