随着全球化进程加速与中韩交流日益密切，汉语作为第二语言的教学需求持续增长，尤其在对韩汉语教学中，声调习得长期被 视为难点。由于韩语属于非声调语言，韩国学习者在感知与产出汉语声调时普遍存在偏误，传统教学方法在个别化训练与即时反馈方面存 在局限。研究成果为对韩汉语声调教学提供了可操作的技术路径与教学参考，也对 AI 驱动下的语言教学创新具有启示意义。未来可进一步 探索模型在不同学习阶段、不同语音环境下的适用性与优化方向。