Автоматическая классификация ошибок произношения

<div>С ростом глобализации возрастает и потребность в изучении иностранных языков.</div><div>Изучение любого иностранного языка тесно связано с взаимодействием обучающегося&nbsp;</div><div>и педагога, так как без оценки обучение языку, а особенно постановка правильного&nbsp;</div><div>произношения, не приобретает необходимую эффективность. По различным причинам&nbsp;</div><div>многие обучающиеся не имеют возможности заниматься с преподавателем. Следуя&nbsp;</div><div>потребностям современного общества, в последе десятилетие широко развивается такое&nbsp;</div><div>направление как автоматическое обучение произношению, объединяя исследователей&nbsp;</div><div>разных дисциплин: лингвистики, психологии, педагогики, распознавания речи и т.д.</div><div>Целью данного исследования является применение и улучшение методов&nbsp;</div><div>автоматической оценки произношения при изучении английского языка(L2) и разработка&nbsp;</div><div>методов для получения содержательной оценки качества произношения в зависимости от&nbsp;</div><div>родного языка(L1) обучающегося. В качества образца в работе используется русский язык&nbsp;</div><div>как L1, в дальнейшей разработке планируется расширить список поддерживаемых языков.</div><div>В качестве фрэймворка для распознавания &nbsp;речи используется Sphinx 4.</div><div>В качестве основных методов автоматической оценки произношения используются&nbsp;</div><div>статистические методы и методы машинного обучения, что требует наличия обучающей&nbsp;</div><div>выборки. В качестве такой выборки на первом этапе используется выборка с&nbsp;</div><div>ограниченным словарём, которая применяется для тестирования и прототипирования&nbsp;</div><div>обучающей системы. Для расширения обучающей выборки веб-сайт представляет</div><div>интерфейс для начитывания новых примеров произношения пользователями и&nbsp;</div><div>аннотирования записей экспертами. Аннотирование выполняется с выделением</div><div>различных типов ошибок на одном и том же сегменте слова с целью получение как&nbsp;</div><div>можно более информативной корректирующей оценки произношения. Для улучшения&nbsp;</div><div>подачи материала при обучении доступны тренировки определённых проблемных звуков&nbsp;</div><div>&ndash; кластеров. При реализации приложения учтены предыдущие наработки по подобным</div><div>системам для оптимизации процесса обучения и взаимодействия пользователя с системой</div><div>применительно к структуре интерфейса и содержанию тренировочных уроков.</div>