Skip to main content

​
लेखकहरू

  • Wang Weiying
  • Nakajima Akinori
arXiv मा प्रकाशित: arXiv:2311.00301

​
सारांश

प्रभावकारी मौखिक सञ्चारको एउटा पूर्वशर्त भनेको शब्दहरू स्पष्ट रूपमा उच्चारण गरिनुपर्छ, विशेष गरी गैर-नेटिभ वक्ताहरूको लागि। शब्द stress स्पष्ट र सही अंग्रेजीको कुञ्जी हो, र syllable stress को गलत स्थानले गलतफहमी निम्त्याउन सक्छ। यो कागजातले बोलिएको अंग्रेजीको प्रत्येक syllable को लागि stress स्तर पहिचान गर्न self-attention मोडेल प्रस्तुत गर्दछ। मुख्य परिणामहरू:
  • सबैभन्दा सरल मोडेलले एक dataset मा 88% भन्दा बढी सटीकता प्राप्त गर्दछ
  • अर्को dataset मा 93% भन्दा बढी सटीकता
  • थप उन्नत मोडेलहरूले अझ उच्च सटीकता प्रदान गर्दछन्

​
1. परिचय

प्रभावकारी मौखिक सञ्चारको लागि स्पष्ट उच्चारण आवश्यक छ, विशेष गरी गैर-नेटिभ अंग्रेजी वक्ताहरूको लागि। शब्द stress स्थान बुझ्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ - syllable stress गलत राख्दा गलतफहमी वा सञ्चार विघटन हुन सक्छ। यो अनुसन्धानले syllable स्तरमा stress स्तरहरू स्वचालित रूपमा पत्ता लगाउने चुनौतीलाई सम्बोधन गर्दछ, जसको अनुप्रयोगहरू:
  • अनलाइन बैठकहरू - वास्तविक-समय उच्चारण प्रतिक्रिया
  • अंग्रेजी सिकाइ - सिक्नेहरूलाई stress patterns सुधार गर्न मद्दत
  • भाषण विश्लेषण - बोलिएको अंग्रेजीको स्वचालित मूल्यांकन

​
2. विधि

​
अन्वेषण गरिएका Features

मोडेलले विभिन्न prosodic र categorical features विश्लेषण गर्दछ:
Feature प्रकारविवरण
Pitch LevelSyllable को मौलिक frequency
IntensitySyllable को loudness/amplitude
Durationसमयमा syllable को लम्बाइ
Syllable TypeSyllable संरचनाको वर्गीकरण
Nuclei Featuresप्रत्येक syllable मा vowel (nucleus) को गुणहरू

​
Self-Attention Architecture

Self-attention mechanism ले मोडेललाई अनुमति दिन्छ:
  1. शब्दमा syllables बीचको सम्बन्धहरू विचार गर्न
  2. विभिन्न prosodic features को महत्त्व तौलने
  3. Stress assignment मा contextual patterns कैद गर्न

​
3. परिणामहरू

​
प्रदर्शन सारांश

मोडेल संस्करणDataset 1Dataset 2
सबैभन्दा सरल मोडेल88%+93%+
उन्नत मोडेलहरूउच्चउच्च
Self-attention architecture ले stress detection को लागि प्रभावकारी साबित हुन्छ, stress patterns निर्धारण गर्ने syllables बीचको contextual सम्बन्धहरू कैद गर्दै।

​
4. अनुप्रयोगहरू

​
अनलाइन बैठकहरू

गैर-नेटिभ वक्ताहरूलाई स्पष्ट रूपमा सञ्चार गर्न मद्दत गर्न भिडियो conferences को समयमा वास्तविक-समय उच्चारण प्रतिक्रिया।

​
अंग्रेजी सिकाइ

  • स्वचालित उच्चारण मूल्यांकन
  • Stress pattern प्रशिक्षण र सुधार
  • सिक्नेहरूको लागि व्यक्तिगत प्रतिक्रिया

​
भाषण विश्लेषण

  • Prosodic patterns मा भाषाविज्ञान अनुसन्धान
  • भाषण संश्लेषणको लागि गुणस्तर मूल्यांकन
  • Accent विश्लेषण र प्रशिक्षण

​
5. निष्कर्ष

यो अध्ययनले प्रदर्शन गर्दछ कि self-attention मोडेलहरू बोलिएको अंग्रेजीमा syllable-स्तर stress detection को लागि आशाजनक छन्। दृष्टिकोणले:
  1. विभिन्न datasets मा उच्च सटीकता (88-93%+) प्राप्त गर्दछ
  2. Prosodic र categorical features प्रभावकारी रूपमा संयोजन गर्दछ
  3. भाषा सिकाइ र सञ्चार उपकरणहरूमा व्यावहारिक अनुप्रयोगहरू छन्

​
स्रोतहरू

  • कागजात: arXiv:2311.00301
  • Source Code: arXiv submission मार्फत उपलब्ध

​
उद्धरण

@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}
}