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SpeechOcean762
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新的轻量级框架使用语音令牌惊奇度评估发音
研究人员开发了一种新颖的轻量级自动发音评估框架，该框架利用离散语音令牌惊奇度。该方法主要在母语语音数据上进行训练，减少了对昂贵的标记学习者错误或非母语语料库的需求。该系统将学习者语音离散化，并使用令牌语言模型识别音位偏差，在SpeechOcean762和L2-ARCTIC等数据集上取得了改进的性能。
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SpeechLLM 提供多级 L2 评估及自然语言解释
研究人员开发了一种 SpeechLLM，用于评估 L2 口语在多个粒度上的熟练程度，并提供自然语言解释。该模型采用监督微调和有界直接偏好优化混合方法进行训练，可以预测准确性、流畅性和韵律的句子级标签，以及词/音素级的准确性。虽然该模型表现强劲，并能提供合理的句子级解释，但由于参考数据稀疏且对齐性弱，其在词/音素级别的可信度有所下降。