Improvements in Pronunciation Evaluation Based on Speech Technology, Fachbücher von Yu Qiao, Dean Luo

Das Buch "Improvements in Pronunciation Evaluation Based on Speech Technology" bietet eine umfassende Untersuchung zur Verbesserung der automatischen Aussprachebewertung in Computer-unterstützten Sprachlernsystemen (CALL). Der Autor analysiert die Herausforderungen und Effekte der Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR) bei der Aussprachebewertung von Leseübungen. Um die negativen Auswirkungen der MLLR-Anpassung zu überwinden, wird eine neuartige Methode, die Regularized Maximum Likelihood Regression (Regularized-MLLR), vorgestellt. Diese Methode nutzt Daten von Lehrkräften, um die Transformationsmatrizen der Lernenden zu regulieren, wodurch fehlerhafte Aussprachen nicht fälschlicherweise als korrekt eingestuft werden. Darüber hinaus werden innovative Ansätze zur Verbesserung der segmentalen und prosodischen Bewertung beim Shadowing präsentiert, einer beliebten Lehrmethode, bei der Lernende nahezu zeitgleich mit dem Gehörten wiederholen. Die experimentellen Ergebnisse belegen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methoden, die herkömmliche Ansätze in der Aussprachebewertung übertreffen.