This paper describes how a domain dependent pronunciation lexicon is generated and optimized for Korean large vocabulary continuous speech recognition(LVCSR). At the level of lexicon, pronunciation variations are usually modeled by adding pronunciation variants to the lexicon. We propose the criteria for selecting appropriate pronunciation variants in lexicon: (i) likelihood and (ii) frequency factors to select variants. Our experiment is conducted in three steps. First, the variants are generated with knowledge-based rules. Second, we generate a domain dependent lexicon which includes various numbers of pronunciation variants based on the proposed criteria. Finally, the WERs and RTFs are examined with each lexicon. In the experiment, 0.72% WER reduction is obtained by introducing the variants pruning criteria. Furthermore, RTF is not deteriorated although the average number of variants is higher than that of compared lexica.
When English language teachers are deciding on their priorities for teaching pronunciation, it is imperative to know what kind of differences and errors are most likely to interfere with communication, and what special problems particular first-language speakers will have with English pronunciation. In other words, phoneme discrimination skill is an integral part of speech processing for the EFL learners' learning to converse in English. Training using sound visualization technique can be effective in improving second language learners' perceptions and productions of segmental and suprasegmental speech contrasts. This study assessed the efficacy of a pronunciation training that provided visual feedback for EFL learners acquiring pitch and durational contrasts to produce and perceive English phonemic distinctions. The subjects' ability to produce and to perceive novel English words was tested in two contexts before and after training; words in isolation and words in sentences. In comparison with an untrained control group, trainees showed improved perceptual and productive performance, transferred their knowledge to new contexts, and maintained their improvement three months after training. These findings support the feasibility of learner-centered programs using sound visualization technique for English language pronunciation instruction.
The purposes of this study are (1) to investigate the correlation between English word-final stop and the duration of vowels before word-final stop and (2) to suggest a way to detect pronunciation errors and teach the pronunciation of English word-final stops. For these purposes, 18 Korean speakers' production was recorded and analysed using Speech Analyzer and their production was compared with that of native English speakers. In addition, two native English speakers evaluated the subjects' pronunciation. The major findings are the voicing dependent effect of the English vowels produced by native Korean speakers is lower than that of native English speakers; Korean speakers release English word-final stops less than native English speakers; and the pronunciation of English word-final stops and the duration of adjacent vowels are closely related in that the pronunciation score of final stops and the ratio of vowels between the vowels before voiced stops and voiceless stops are correlated. In addition, this study concludes with pedagogical suggestions that may be useful for English pronunciation teaching.
The purpose of this study is to investigate the relations between phonetic differences among Korean learners' production of English front vowels, pronunciation intelligibility and speaking proficiency test score. To do so, thirty Korean university students were asked (1) to read English text book paragraphs and (2) describe a picture. Two English native raters and one Korean rater evaluated Korean subjects' English pronunciation intelligibility and speaking. In addition, subjects' English vowel productions were acoustically analyzed(F0, F1, F2, vowel duration, intensity). The results of the study show that the vowel quality and pitch of the unstressed vowels and lax vowel are related to the pronunciation intelligibility. In addition, the scores of pronunciation intelligibility and speaking are highly related.
The purpose of this project is to develop a device that can automatically measure pronunciation of English speech produced by Korean learners of English. Pronunciation proficiency will be measured largely in two areas; suprasegmental and segmental areas. In suprasegmental area, intonation and word stress will be traced and compared with those of native speakers by way of statistical methods using tilt parameters. Durations of phones are also examined to measure speakers' naturalness of their pronunciations. In doing so, statistical duration modelling from a large speech database using CART will be considered. For segmental measurement of pronunciation, acoustic probability of a phone, which is a byproduct when doing the forced alignment, will be a basis of scoring pronunciation accuracy of a phone. The final score will be a feedback to the learners to improve their pronunciation.
This paper introduces a computerized version of the Korean Standard Pronunciation Rules that can be used in speech engineering systems such as Korean speech synthesis and recognition systems. For this purpose, we build Petri net models for each item of the Standard Pronunciation Rules, and then integrate them into the sound conversion table. The reversion of the Korean Standard Pronunciation Rules regulates the way of matching sounds into grammatically correct written characters. This paper presents not only the sound conversion table but also the character conversion table obtained by reversely converting the sound conversion table. Malting use of these tables, we have implemented a Korean character into a sound system and a Korean sound into the character conversion system, and tested them with various data sets reflecting all the items of the Standard Pronunciation Rules to verify the soundness and completeness of our tables. The test results show that the tables improve the process speed in addition to the soundness and completeness.
To eliminate ambiguities in the existing methods to simplify Chinese pronunciation learning, we propose a model that can predict the pronunciation of Chinese characters automatically. The proposed model relies on a statistical machine translation (SMT) framework. In particular, we consider the components of Chinese characters as the basic unit and consider the pronunciation prediction as a machine translation procedure (the component sequence as a source sentence, the pronunciation, pinyin, as a target sentence). In addition to traditional features such as the bidirectional word translation and the n-gram language model, we also implement a component similarity feature to overcome some typos during practical use. We incorporate these features into a log-linear model. The experimental results show that our approach significantly outperforms other baseline models.
This study explores the potential of automated speech recognition (ASR) in assessing English learners' pronunciation. We employed ASR technology, acknowledged for its impartiality and consistent results, to analyze speech audio files, including synthesized speech, both native-like English and Korean-accented English, and speech recordings from a native English speaker. Through this analysis, we establish baseline values for the word error rate (WER). These were then compared with those obtained for human raters in perception experiments that assessed the speech productions of 30 first-year college students before and after taking a pronunciation course. Our sub-group analyses revealed positive training effects for Whisper, an ASR tool, and human raters, and identified distinct human rater strategies in different assessment aspects, such as proficiency, intelligibility, accuracy, and comprehensibility, that were not observed in ASR. Despite such challenges as recognizing accented speech traits, our findings suggest that digital tools such as ASR can streamline the pronunciation assessment process. With ongoing advancements in ASR technology, its potential as not only an assessment aid but also a self-directed learning tool for pronunciation feedback merits further exploration.
This study explored the effect of ASR-based pronunciation instruction, using a mobile platform, on EFL learners' pronunciation development. Particularly, this quasi-experimental study focused on whether using mobile ASR, which provides voice-to-text feedback, can enhance the perception and production of target English consonants minimal pairs (V-B, R-L, and G-Z) of Korean EFL learners. Three intact classes of 117 Korean university students were assigned to three groups: a) ASR Group: ASR-based pronunciation instruction providing textual feedback by the mobile ASR; b) Conventional Group: conventional face-to-face pronunciation instruction providing individual oral feedback by the instructor; and the c) Hybrid Group: ASR-based pronunciation instruction plus conventional pronunciation instruction. The ANCOVA results showed that the adjusted mean score for pronunciation production post-test on the Hybrid instruction group (M=82.71, SD =3.3) was significantly higher than the Conventional group (M=62.6, SD =4.05) (p<.05).
In this paper I attempted to investigate the matters related with the clarification of the close relationship between writing system and pronunciation. On the way of pursuing the research on the subject I found the fact that the same topic has been the main academic target in Korea. There have been some remarks about English alphabets and pronunciation. Nevertheless, the relation between alphabet codes and pronunciation tokens wasn't considered as the main key to master the English pronunciation correctly and completely. As the main target of this paper I argue that it is necessary to comprehend the connection. Then, we can recognize the significant role of alphabetic structure for understanding the gist of pronunciation exercise. This paper is classified into four parts. Each part consists of the material to affirm the fact that writing system should be the inevitable equivalent of sound system, and vice versa. In the first section I show that the development of the way of pronouncing English words is closely related with the endeavors of the scholars. While performing the survey of the studies about the alphabetic structure of the age many scholars found that the spelling construction was recorded without any common denominator. Thus, they not only sought to stage the bedrock for the standard written form of words but also to associate the alphabet letters with phonetic features. Secondly I mention the negative aspect of the 'only spelling based English pronunciation education' for the educational goal of 'Phonics methodology.' In this part I suggest the essentiality of phonemic properties with the phonetic prospect: phonemic awareness. Thirdly I refer to the standardization of the spelling system of English. As the realm of application of the language is extended toward the various professional areas such as commercial, scientific, and cultural spheres, it is quite natural to assume that the usage of the language will be transformed according to the areas in the world. Fourthly I introduce the first English-Korean grammar book with the section of 'the introduction to English pronunciation.' At the chapter the author explained the sound features of English based on the regulation of 'Scientific Alphabet' of U.S.A. In the transcribing system all the symbols were postulated on the basis of the English alphabet form instead of the separate phonetic signs of IPA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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