Jun, 2024

通过自动语音识别在小学中进行阅读疏忽检测

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TL;DR本研究探讨了现有的最先进预训练自动语音识别（ASR）模型在识别荷兰语为母语的儿童语音和检测阅读错误方面的效果，发现 Hubert Large 在荷兰语儿童语音识别方面达到最佳表现（23.1% 的音位级错误率），而 Whisper（Faster Whisper Large-v2）则在词级表现最佳（9.8% 的词错误率）。此外，Wav2Vec2 Large 和 Whisper 是用于阅读错误检测的两个最佳 ASR 模型，其中 Wav2Vec2 Large 的召回率最高（0.83），而 Whisper 的精确度和 F1 得分均为 0.52。
发现论文，激发创造
  • 口语阅读准确性自动评估于阅读诊断

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    Jun, 2023

  • 基于 ASR 的阅读启蒙导师：如何优化对一年级学生的反馈

    本研究通过 ASR 系统分析儿童的语音来开发新的系统，与之前的研究进行比较，结果表明新开发的 ASR 系统在正确拒绝方面表现出更好的结果；该结果表明，难以对孤立的单词进行分类。

    Jun, 2023

  • 自动语音识别（ASR）用于韩国儿童言语音障碍发音诊断

    本研究提出了一种自动语音识别模型，旨在诊断具有言语音韵障碍（SSDs）的儿童的发音问题，以替代临床操作中的人工转录。该模型使用 wav2vec 2.0 XLS-R 模型进行改进，以识别实际发音而不是已有单词，并通过与人工标注相匹配的预测准确性达到约 90% 的水平。尽管该模型在识别不清晰发音方面仍需改进，但本研究表明 ASR 模型能够简化临床领域中的复杂发音错误诊断流程。

    Mar, 2024

  • 面向语言学习应用的非母语儿童语音自动识别

    研究评估了两个最先进的自动语音识别系统 Wav2Vec2.0 和 Whisper AI 的性能，以开发一个可以支持儿童学习外语的语音机器人，并探究使用 ASR 技术提供对孩子的发音和流利度的洞察力的效用

    Jun, 2023

  • 年轻英语学习者语音的错误保留自动语音识别

    在这项工作中，我们构建了一个满足条件的自动语音识别系统，用于年轻语言学习者的自由说话并保留他们的错误。

    Jun, 2024

  • 自动语音识别中的偏见量化

    本文旨在检测 ASR 系统中存在的性别、年龄、方言和非母语口音等方面引起的偏见，提出针对 ASR 开发的偏见缓解策略，主要关注数据集中由发音差异导致的各种偏见。

    Mar, 2021

  • 儿童与成人自动语音识别性能差距之桥梁

    近期在自动语音识别系统（ASR）方面的最新进展，如 Whisper，已经显示出这些系统在充足的数据支持下能够接近人类水平的性能。然而，由于适合儿童的特定数据库的有限性以及儿童语音的独特特征，这一进展并不容易延伸到儿童 ASR 领域。最近的一项研究调查了利用 My Science Tutor (MyST) 儿童语音语料库提高 Whisper 在儿童语音识别方面的性能。本文在此基础上通过更高效的数据预处理提升了 MyST 数据集的实用性，同时还强调了改善儿童 ASR 性能的重要挑战。结果展示了将 Whisper 有效集成到改善儿童语音识别领域的可行性和高效性。

    Sep, 2023

  • L1 和 L2 瑞典语说话者的 ASR 结果比较分析

    使用词错误率比较母语和非母语、朗读和即兴的瑞典话语在不同的 ASR 服务中的识别结果，并分析可能导致观察到的转录错误的语言因素。

    May, 2024

  • 适应童声识别的 Whisper 模型

    我们的研究旨在探索能否将已存在的多语种 ASR 模型，如 Whisper，适应于儿童语音以提高儿童 ASR 性能，并将 Whisper 适应于儿童语音的结果与基于自监督模型 wav2vec2 进行微调的结果进行比较，结果显示在儿童语音上对 Whisper 进行微调显著提高了 ASR 性能，而利用对儿童语音进行微调的 wav2vec2 模型甚至超过了 Whisper 的效果。

    Jul, 2023

  • 波斯幼儿语音评估的自动语音识别

    介绍了一种新的针对学前儿童语音测试的方法，通过加入 Random Frequency Pitch 目标到 Wav2Vec 2.0 模型的屏蔽目标中，在 Persian CommonVoice 数据集上达到了仅有 1.35 的字错误率，并在零次和少次测试中达到了积极的成果。

    Mar, 2022