Authors
- Wang Weiying
- Nakajima Akinori
Abstract
Effective oral communication ၏ precondition တစ်ခုမှာ words များကို clearly pronounce ခြင်း ဖြစ်ပြီး non-native speakers များအတွက် အထူး အရေးကြီးပါသည်။ Word stress သည် clear နှင့် correct English ၏ key ဖြစ်ပြီး syllable stress misplacement သည် misunderstandings များ ဖြစ်စေနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် stress level သိခြင်းသည် English speakers နှင့် learners များအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဤစာတမ်းသည် spoken English ၏ syllable တစ်ခုချင်းစီအတွက် stress level identify ခြင်းအတွက် self-attention model တစ်ခု တင်ပြပါသည်။
အဓိက ရလဒ်များ:
- Simplest model သည် dataset တစ်ခုတွင် 88% accuracy ကျော် ရရှိသည်
- အခြား dataset တစ်ခုတွင် 93% accuracy ကျော် ရရှိသည်
- More advanced models များသည် even higher accuracy ပေးသည်
1. Introduction
Effective oral communication တွင် clear pronunciation လိုအပ်ပြီး non-native English speakers များအတွက် အထူး အရေးကြီးပါသည်။ Word stress placement သည် intelligibility အတွက် crucial ဖြစ်ပြီး syllable stress misplacing သည် misunderstandings သို့မဟုတ် communication breakdowns ဖြစ်စေနိုင်ပါသည်။
ဤသုတေသနသည် syllable level တွင် stress levels automatically detect ခြင်း challenge ကို address လုပ်ပြီး applications များ ပါဝင်သည်:
- Online meetings - Real-time pronunciation feedback
- English learning - Learners များအတွက် stress patterns improve ခြင်း ကူညီသည်
- Speech analysis - Spoken English ၏ automated assessment
2. Methodology
Explore လုပ်ထားသော Features များ
Model သည် prosodic နှင့် categorical features အမျိုးမျိုး analyze လုပ်ပါသည်:
| Feature Type | Description |
|---|
| Pitch Level | Syllable ၏ fundamental frequency |
| Intensity | Syllable ၏ loudness/amplitude |
| Duration | Time တွင် syllable ၏ length |
| Syllable Type | Syllable structure ၏ classification |
| Nuclei Features | Syllable တစ်ခုချင်းစီ၏ vowel (nucleus) ၏ properties |
Self-Attention Architecture
Self-attention mechanism သည် model ကို:
- Word တစ်ခုရှိ syllables များအကြား relationships consider လုပ်နိုင်စေသည်
- Different prosodic features များ၏ importance weight လုပ်နိုင်စေသည်
- Stress assignment ၏ contextual patterns capture လုပ်နိုင်စေသည်
3. Results
| Model Version | Dataset 1 | Dataset 2 |
|---|
| Simplest Model | 88%+ | 93%+ |
| Advanced Models | Higher | Higher |
Self-attention architecture သည် stress patterns determine လုပ်သော syllables များအကြား contextual relationships capture ပြီး stress detection အတွက် effective ဖြစ်ကြောင်း prove လုပ်ပါသည်။
4. Applications
Online Meetings
Non-native speakers များ ပိုမို clearly communicate ရန် ကူညီသော video conferences အတွင်း real-time pronunciation feedback။
English Learning
- Automated pronunciation assessment
- Stress pattern training နှင့် correction
- Learners များအတွက် personalized feedback
Speech Analysis
- Prosodic patterns များပေါ် linguistic research
- Speech synthesis အတွက် quality assessment
- Accent analysis နှင့် training
5. Conclusion
ဤလေ့လာမှုသည် spoken English တွင် syllable-level stress detection အတွက် self-attention models များ promising ဖြစ်ကြောင်း demonstrate လုပ်ပါသည်။ Approach သည်:
- Different datasets များတွင် high accuracy (88-93%+) ရရှိသည်
- Prosodic နှင့် categorical features များကို effectively combine လုပ်သည်
- Language learning နှင့် communication tools များတွင် practical applications ရှိသည်
Resources
Citation
@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}
}
