言語学習者の発音評価のための韻律特徴を使用した自動音節ストレス検出

外国語を学ぶ学生が機械チューターとともに練習できる強力な言語学習システムは、ユーザーに対して発音エラーを特定し、局所化することで有意義なフィードバックを提供しなければなりません。本論文では、言語学習目的に特化した自動音節ストレス検出の新しい技術を提案します。基本的な韻律特徴と基本周波数のスロープおよびRMSエネルギー範囲に関連する他の特徴を使用する当社の方法は、専門のヒューマンリスナーと同程度の精度を持ちながら、システムの語彙内の全ての単語に対する期待される語彙ストレスパターンの事前定義された辞書以外に人間の監視を必要としません。最適な特徴選択では、ヒューマンタグ付けされたストレスラベルと比較して87-89%の精度を示し、一般的に約80%とされる人間間の一致を超えています。