语音识别技术在英语学习中的创新应用
背景介绍
某中心推出面向西班牙语使用者的英语学习功能，重点提供发音评估服务。该功能通过结构化课程涵盖词汇、语法、表达和发音练习，并计划扩展至墨西哥和美国西班牙语人群。
核心技术方案
语音识别模型
采用基于 phonetic recurrent-neural-network-transducer (RNN-T) 的先进模型，能够从学习者发音中预测音素（语音最小单元）。通过 Levenshtein 对齐算法对比预测音素序列与参考序列，实现单词、音节或音素级别的细粒度发音评估。
跨语言歧义消除
通过设计多语言发音词典和构建大规模代码混合语音数据集，解决不同语言相似音素（如西班牙语卷舌音与英语r音）的歧义问题。
误读模式学习
利用 RNN-T 模型的自回归特性，通过前后文依赖关系捕捉训练数据中的常见误读模式。
数据增强技术
L2 语音合成
针对非母语（L2）使用者语音数据稀缺的问题，提出神经音素复述方法 L2-GEN：
- 使用序列到序列模型执行"误读生成"任务
- 采用多样化偏好感知解码组件，结合多样化束搜索和偏向人类常见误读的偏好损失函数
- 通过音素级常见误读对列表构建优先选择非标准变体的损失函数
实验显示，使用增强数据的模型在误读检测准确率上比基线提升最高达5%。
系统优化策略
误接受与误拒绝平衡
减少误接受：
- 合并英语和西班牙语标准发音词典为单一词典
- 使用自动未标注语音样本（含母语西班牙语、英语及代码切换语音）训练模型
减少误拒绝：
- 采用多参考发音词典，单个单词关联多个标准发音（如"data"可接受"day-tah"和"dah-tah"两种发音）
未来发展方向
- 构建支持多语言发音评估的多语言模型
- 扩展模型诊断能力，涵盖语调、词重音等更多发音特征
该发音评估系统在音素预测准确率和误读检测准确率方面均达到业界领先水平。
相关技术已在 ICASSP 2023 会议发表论文《Phonetic RNN-transducer for mispronunciation diagnosis》中详细阐述。