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J-GLOBAL ID:202202277109310251   整理番号:22A1038848

機械学習に基づくネットワーク口腔英語教育システムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Network Oral English Teaching System Based on Machine Learning
著者 (1件):
資料名:
巻: 2022  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2740A  ISSN: 1939-0114  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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コンピュータ科学と技術の発展と言語教育と学習法の進歩によって,コンピュータ支援言語学習技術は,この問題を解決することを可能にした。口腔学習の分野において,国内外のいくつかのコンピュータ支援言語学習システムは,主に単語と文法の学習に焦点を合わせ,評価の基礎として1つまたは2つの評価指標だけを持ち,それは特定の機能的欠陥を持ち,学習者の発音に全体的評価を与えることができるだけである。これらの問題に取り組むために,本論文は,研究対象として中国の大学生の英語音声を取り上げて,ピッチ,速度,リズム,およびイントネーションのような乗法評価指数を考慮することによって,伝統的コンピュータ化英語発音品質評価法を改善した。すなわち,ピッチ評価は,周波数中心特徴パラメータ,音声継続時間に基づく音声速度評価,リズム評価に基づいている。ピッチ,速度,リズム,およびイントネーション評価の方法を,信頼性が高いと実験的に検証した。さらに,上記の乗法評価指数の重さを考察する。Copyright 2022 Xiaowei Liu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
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引用文献 (33件):
  • J. Wang, "Speech recognition of oral English teaching based on deep belief network," International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), vol. 15, no. 10, pp. 100, 2020.
  • A. Zhao, W. Liu, "Development research on deep learning system of college oral English under the cross-cultural communication background," Revista de la Facultad de Ingenieria, vol. 32, no. 15, pp. 766-770, 2017.
  • L. Besacier, A. M. Ariyaeeinia, J. S. Mason, "Voice biometrics over the internet in the framework of COST action 275," EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. 2004, no. 4, pp. 466-479, 2004.
  • M. Cordella, S. Musgrave, "Oral communication skills of international medical graduates: assessing empathy in discourse," Communication and Medicine, vol. 6, no. 2, pp. 129-142, 2009.
  • M. Sapon-Shevin, K. Chandler-Olcott, "Student cohorts," Journal of Teacher Education, vol. 52, no. 5, pp. 350-364, 2001.
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