تقييم النطق الآلي مقابل التعرف على الكلام الآلي: دراسة لحالات تعارض الشروط للغة الإنجليزية الثانية (L2)

تتناول هذه الدراسة قضية تقييم النطق الآلي (APA) ومساهمته في تعليم نطق اللغة الثانية (L2). تم القيام بعدة محاولات لتصميم أنظمة مماثلة، وقد أثبتت بعض هذه الأنظمة نجاحها العملي. ومع ذلك، لا يزال التقييم الآلي لنطق الكلمات القصيرة بأساليب مقطعية يشكل تحديًا كبيرًا. تم استخدام أنظمة التعرف على الكلام الآلي (ASR) المجانية والمتاحة في السوق بالتكامل مع أدوات أخرى على أمل تسهيل التحسين في مجال تدريب النطق المدعوم بالكمبيوتر (CAPT). يعتمد استخدام ASR في APA على فرضية أن الكلمة التي يتم التعرف عليها يمكن فهمها وتكون منطوقة بشكل جيد. كان هدفنا هو استكشاف واختبار وظائف Google ASR كمكون أساسي داخل نظام تقييم نطق اللغة الإنجليزية البريطانية الآلي المحتمل. بعد اختبار النظام مقارنةً بالنطق القياسي وغير القياسي (الأجنبي) الذي قدمه خبراء النطق المشاركون بالإضافة إلى المتحدثين الأصليين وغير الأصليين للغة الإنجليزية، وجدنا أن Google ASR لا يمكنه و لا يستطيع تلبية شرطين أساسيين في آنٍ واحد (تعريفهما هنا بأنه داخلي ومشتق) للأداء كنظام APA. تختتم دراستنا برؤية تركيبية حول متطلبات نظام APA موثوق.