Alexa 语音识别技术在英语学习中的应用
Alexa 英语学习体验中的发音检测技术
数据增强、新型损失函数和弱监督训练共同实现了先进的发音错误识别模型。
2023 年 1 月,某中心在西班牙推出了一项语言学习功能,帮助西班牙语使用者学习初级英语。该功能与西班牙领先的英语教育机构合作开发,重点提供发音评估功能,现已扩展至墨西哥和美国西班牙语人群。学习内容涵盖词汇、语法、表达和发音的结构化课程。
核心技术亮点
音素级 RNN-T 模型:
通过预测学习者发音中的最小语音单位(音素),实现单词/音节/音素粒度的错误检测
采用 Levenshtein 对齐算法对比学习者发音与标准音素序列(如将"rabbit"误读为"rabid"时识别"IH D"错误音素)
跨语言音素消歧:
构建多语言发音词典和混合语音数据集
利用 RNN-T 模型的自回归特性捕捉常见错误模式
L2 数据增强:
通过音素转述模型生成非母语发音数据
采用多样化束搜索和偏好损失函数提升生成数据的真实性
误判平衡机制:
合并英语/西班牙语发音词典以降低误接受率
多参考发音词典(如同时接受"day-tah"和"dah-tah")减少误拒绝
当前研究正探索多语言统一模型,并扩展至语调/重音等发音特征诊断。该技术已在 ICASSP 2023 发表论文《Phonetic RNN-transducer for mispronunciation diagnosis》中验证其领先性能。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公 AI 智能小助手)公众号二维码

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