Penulis
- Wang Weiying
- Nakajima Akinori
Abstrak
Satu prasyarat komunikasi lisan yang berkesan adalah perkataan harus disebut dengan jelas, terutamanya untuk penutur bukan asli. Tekanan perkataan adalah kunci kepada Bahasa Inggeris yang jelas dan betul, dan salah penempatan tekanan suku kata boleh membawa kepada salah faham. Oleh itu, mengetahui tahap tekanan adalah penting untuk penutur dan pelajar Bahasa Inggeris.
Kertas ini membentangkan model self-attention untuk mengenal pasti tahap tekanan bagi setiap suku kata Bahasa Inggeris yang diucapkan.
Keputusan Utama:
- Model paling ringkas mencapai lebih 88% ketepatan pada satu set data
- Lebih 93% ketepatan pada set data lain
- Model yang lebih canggih memberikan ketepatan yang lebih tinggi
1. Pengenalan
Komunikasi lisan yang berkesan memerlukan sebutan yang jelas, terutamanya untuk penutur Bahasa Inggeris bukan asli. Penempatan tekanan perkataan adalah penting untuk kebolehfahaman - salah meletakkan tekanan suku kata boleh membawa kepada salah faham atau kerosakan komunikasi.
Penyelidikan ini menangani cabaran mengesan tahap tekanan secara automatik pada peringkat suku kata, yang mempunyai aplikasi dalam:
- Mesyuarat dalam talian - Maklum balas sebutan masa nyata
- Pembelajaran Bahasa Inggeris - Membantu pelajar memperbaiki corak tekanan
- Analisis pertuturan - Penilaian automatik Bahasa Inggeris yang diucapkan
2. Metodologi
Ciri-ciri Yang Diterokai
Model menganalisis pelbagai ciri prosodik dan kategori:
| Jenis Ciri | Penerangan |
|---|
| Tahap Pic | Frekuensi asas suku kata |
| Intensiti | Kenyaringan/amplitud suku kata |
| Tempoh | Panjang suku kata dalam masa |
| Jenis Suku Kata | Klasifikasi struktur suku kata |
| Ciri Nukleus | Sifat vokal (nukleus) dalam setiap suku kata |
Seni Bina Self-Attention
Mekanisme self-attention membolehkan model untuk:
- Mempertimbangkan hubungan antara suku kata dalam perkataan
- Menimbang kepentingan ciri prosodik yang berbeza
- Menangkap corak kontekstual dalam penugasan tekanan
Input: Ciri prosodik untuk setiap suku kata
|
Lapisan Self-Attention
|
Output: Ramalan tahap tekanan setiap suku kata
3. Keputusan
Ringkasan Prestasi
| Versi Model | Set Data 1 | Set Data 2 |
|---|
| Model Paling Ringkas | 88%+ | 93%+ |
| Model Canggih | Lebih tinggi | Lebih tinggi |
Seni bina self-attention terbukti berkesan untuk pengesanan tekanan, menangkap hubungan kontekstual antara suku kata yang menentukan corak tekanan.
4. Aplikasi
Mesyuarat Dalam Talian
Maklum balas sebutan masa nyata semasa persidangan video untuk membantu penutur bukan asli berkomunikasi dengan lebih jelas.
Pembelajaran Bahasa Inggeris
- Penilaian sebutan automatik
- Latihan dan pembetulan corak tekanan
- Maklum balas peribadi untuk pelajar
Analisis Pertuturan
- Penyelidikan linguistik tentang corak prosodik
- Penilaian kualiti untuk sintesis pertuturan
- Analisis dan latihan aksen
5. Kesimpulan
Kajian ini menunjukkan bahawa model self-attention menjanjikan untuk pengesanan tekanan peringkat suku kata dalam Bahasa Inggeris yang diucapkan. Pendekatan ini:
- Mencapai ketepatan tinggi (88-93%+) merentasi set data yang berbeza
- Secara berkesan menggabungkan ciri prosodik dan kategori
- Mempunyai aplikasi praktikal dalam pembelajaran bahasa dan alat komunikasi
Sumber
Petikan
@article{wang2023detecting,
title={Detecting Syllable-Level Pronunciation Stress with A Self-Attention Model},
author={Wang, Weiying and Nakajima, Akinori},
journal={arXiv preprint arXiv:2311.00301},
year={2023}
}
