Mispronunciation Detection in Non-Native (L2) English with Uncertainty Modeling - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Mispronunciation Detection in Non-Native (L2) English with Uncertainty Modeling

Abstrakt

A common approach to the automatic detection of mispronunciation in language learning is to recognize the phonemes produced by a student and compare it to the expected pronunciation of a native speaker. This approach makes two simplifying assumptions: a) phonemes can be recognized from speech with high accuracy, b) there is a single correct way for a sentence to be pronounced. These assumptions do not always hold, which can result in a significant amount of false mispronunciation alarms. We propose a novel approach to overcome this problem based on two principles: a) taking into account uncertainty in the automatic phoneme recognition step, b) accounting for the fact that there may be multiple valid pronunciations. We evaluate the model on non-native (L2) English speech of German, Italian and Polish speakers, where it is shown to increase the precision of detecting mispronunciations by up to 18% (relative) compared to the common approach.

Cytowania

  • 9

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 1 4

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Język:
angielski
Rok wydania:
2021
Opis bibliograficzny:
Korzekwa D., Lorenzo-Trueba J., Zaporowski S., Calamaro S., Drugman T., Kostek B.: Mispronunciation Detection in Non-Native (L2) English with Uncertainty Modeling// / : , 2021,
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/icassp39728.2021.9413953
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 123 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi