Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá tự động việc đọc miệng của trẻ em sử dụng nhận diện giọng nói và mô hình ngữ điệu
Tóm tắt
Công trình này nhằm xây dựng một "hướng dẫn" đọc miệng cung cấp phản hồi tự động và đáng tin cậy cho trẻ em đang học đọc. Nghiên cứu sử dụng công nghệ nhận diện giọng nói tiên tiến cùng với mô hình ngữ điệu. Hệ thống đã được kiểm tra trên các tập dữ liệu có sẵn về cách đọc của trẻ em tiếng Anh như một ngôn ngữ thứ hai. Các thách thức dự kiến liên quan đến việc xử lý giọng nói của trẻ em thể hiện đa dạng các mức độ kỹ năng. Cả độ chính xác trong việc giải mã từ và các thuộc tính ngữ điệu như cách phân đoạn và sự nổi bật đều được xem xét để đánh giá. Mối quan hệ giữa các đặc trưng âm thanh khác nhau được tính toán từ tín hiệu giọng nói và chất lượng cảm nhận sẽ được điều tra. Mục tiêu là phát triển một hệ thống có thể cung cấp phản hồi và đánh giá có liên quan chặt chẽ với đánh giá của các giám khảo con người như giáo viên ngôn ngữ.
Từ khóa
#đánh giá tự động #trẻ em #đọc miệng #nhận diện giọng nói #mô hình ngữ điệuTài liệu tham khảo
ASER Centre (2016) ASER: the annual status of education report (Rural India). http://img.asercentre.org/docs/Publications/ASER. ASER Centre
Rao P, Swarup P, Pasad A, Tulsiani H, Das G (2016) Automatic assessment of reading with speech recognition technology. In: Proceedings of International Conference on Computers in Education, Mumbai, India
Sabu K, Swarup P, Tulsiani H, Rao P (2017) Automatic assessment of children’s L2 reading for accuracy and fluency. In: Proceedings of SLaTE, Stockholm, Sweden
Panel NR (2000) Teaching children to read: an evidence-based assessment of the scientific research literature on reading and its implications for reading instruction. Tech. rep., The Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Miller J, Schwanenflugel P (2008) A longitudinal study of the development of reading prosody as a dimension of oral reading fluency in early elementary school children. Read Res Q 43(4):336
Breen M, Fedorenko E, Wagner M, Gibson E (2010) Acoustic correlates of information structure. Lang Cognit Process 25(7–9):1044
Wang D, Narayanan S (2007) An acoustic measure for word prominence in spontaneous speech. IEEE Trans Audio Speech Lang Process 15(2):690
Duong M, Mostow J, Sitaram S (2011) Two methods for assessing oral reading prosody. ACM Trans Speech Lang Process 7(4):14.1
Bolanos D, Cole R, Ward W, Tindal G, Schwanenflugel P, Kuhn M (2013) Automatic assessment of expressive oral reading. Speech Commun 55(2):221
Mo Y (2008) Acoustic correlates of prosodic prominence for naive listeners of American English. In: Proceedings of Berkeley linguistics society
Kakouros S, Rasanen O (2014) Perception of sentence stress in English infant directed speech. In: Proceedings of INTERSPEECH, Singapore
Tamburini F, Bertinetto CBP (2014) Prosodic prominence detection in Italian continuous speech using probabilistic graphical models. In: Proceedings of spech prosody, Dublin, Ireland
Kakouros S, Rasanen O (2016) 3PRO: an unsupervised method for the automatic detection of sentence prominence in speech. Speech Commun 82:67
Sabu K, Rao P (2018) Detection of prominent words in oral reading by children. In: Proceedings of speech prosody, Poznan, Poland
Sabu K, Nathani K, Rao P (2018) Improving the noise robustness of prominence detection for children’s oral reading assessment. In: Proceedings of National Conference on Communications, Hyderabad, India
Swarup P (2017) Acoustic model training and adaptation for children’s read speech recognition. Tech. rep, MTP Report, Department of Electrical Engineering, IIT Bombay
Church K, Gale W (1991) A comparison of the enhanced good-turing and deleted estimation methods for estimating probabilities of English bigrams. Comput Speech Lang 5:19
Breiman L (2001) Random forests. Mach Learn 45(1):5
Christodoulides G, Avanzi M (2014) An evaluation of machine learning methods for prominence detection in French. In: Proceedings of INTERSPEECH, Singapore