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La herramienta automatizada ofrece comentarios en tiempo real para la pronunciación en inglés entre hablantes no nativos

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Crédito: Nada por delante de Pexels

Un nuevo sistema que mejora la detección de errores de pronunciación entre los hablantes no nativos podría mejorar el aprendizaje del idioma inglés. La tecnología, discutida en el International Journal of Computing Science and Mathematics, utiliza herramientas de reconocimiento de voz y modelado estadístico. Podría ofrecer comentarios de los alumnos de los ingleses y rastrear su progreso, particularmente en regiones donde existe un acceso limitado a la instrucción humana cara a cara.

Wenna Dou de la Universidad de Ingeniería y Arquitectura Civil en Beijing, China, se ha centrado en los alumnos chinos de inglés, un grupo que a menudo enfrenta desafíos para dominar los matices de la pronunciación inglesa debido a las diferencias fonéticas y prosódicas entre los dos idiomas.

En el núcleo de este sistema se encuentra el uso de coeficientes cepstrales de frecuencia MEL (MFCC), una técnica comúnmente empleada en el análisis del habla que simula cómo suenan los procesos del oído humano. Al convertir el discurso en señales digitales y enfatizar características como el tono y la frecuencia, el método captura puntos de entonación. Estos son momentos clave en el lenguaje hablado donde la pronunciación es más susceptible al error.

Para evaluar estos puntos de entonación, Dou utilizó un marco estadístico conocido como el modelo Hidden Markov (HMM). Los HMM son particularmente efectivos en el análisis de datos dependientes del tiempo, como el habla, porque modelan sistemas cambiantes basados ​​en una serie de probabilidades. Al usar un proceso de segmentación que divide el habla en unidades más pequeñas, Dou ha mejorado el sistema para que pueda hacer frente a secciones de voz más largas y mantener una precisión sin ser obstaculizado por la complejidad.

Dou también ha introducido un “método de detección de señales de componentes de grado”. Esta mejora refina la capacidad del sistema para identificar las características espectrales, las variaciones en la frecuencia de sonido, que a menudo indican una pronunciación errónea. Estas características se comparan con una base de datos de pronunciaciones estándar en inglés. El sistema resultante puede marcar rápidamente los errores de pronunciación con más del 97% de precisión, según las pruebas de Dou.

A medida que el inglés continúa sirviendo como un medio global para la educación, los negocios y la colaboración internacional, las herramientas que promueven el habla y la inteligibilidad mutua más claras tienen una demanda creciente. Los mecanismos de retroalimentación automatizados, especialmente aquellos con capacidad en tiempo real, ofrecen a los alumnos información inmediata y objetiva sobre sus habilidades lingüísticas habladas y los llevan a mejorar.

Más información: Wenna Dou, un método para capturar errores de pronunciación oral en inglés basado en el reconocimiento de voz, Revista Internacional de Ciencias de la Computación y Matemáticas (2024). Doi: 10.1504/IJCSM.2024.10068571

Cita: la herramienta automatizada ofrece comentarios en tiempo real para la pronunciación en inglés entre hablantes no nativos (2025, 7 de mayo) Recuperado el 7 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-05-tool-uceal-real-feedback-inglish.html

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