日日操夜夜添-日日操影院-日日草夜夜操-日日干干-精品一区二区三区波多野结衣-精品一区二区三区高清免费不卡

公告:魔扣目錄網(wǎng)為廣大站長提供免費收錄網(wǎng)站服務(wù),提交前請做好本站友鏈:【 網(wǎng)站目錄:http://www.ylptlb.cn 】, 免友鏈快審服務(wù)(50元/站),

點擊這里在線咨詢客服
新站提交
  • 網(wǎng)站:51998
  • 待審:31
  • 小程序:12
  • 文章:1030137
  • 會員:747

日前,2021全球頂級語音大會INTERSPEECH論文投稿收錄結(jié)果揭曉。繼去年5篇入選后,騰訊英語君憑借在“口語評測發(fā)音分”、“口語評測魯棒性”等方面獲得的重大研究突破和技術(shù)落地,今年共有9篇論文入選。本次入選論文的研究方向涵蓋口語評測發(fā)音、音素錯誤檢測、口語評測魯棒性、口語評測韻律、口語評測場景下的語音識別等。

INTERSPEECH是由國際語音通訊協(xié)會創(chuàng)辦的語音信號處理領(lǐng)域的頂級科技盛會,歷屆INTERSPEECH會議都受到了全球各地語言領(lǐng)域人士的廣泛關(guān)注。騰訊英語君的論文連續(xù)被這一國際頂級盛會所收錄,也證明其在AI語音科研領(lǐng)域強大的創(chuàng)造力與實力。

深入探索口語評測功能成果顯著 對應(yīng)更多英語教育場景

在本次入選的9篇論文中,論文《Deep feature transfer learning for automatic pronunciation assessment》提出了一種自動發(fā)音評估的遷移學(xué)習(xí)方法,直接利用聲學(xué)模型的深層特征,而不是 GOP 等傳統(tǒng)特征,并將聲學(xué)知識從 ASR 模塊遷移到特定的評分模塊。基于注意力機制考慮話語中不同粒度之間的關(guān)系,僅更新此模塊以更快地遷移和適應(yīng)各種發(fā)音評估任務(wù)。

論文《A noise robust method for word-level pronunciation assessment》提出了一種基于領(lǐng)域?qū)?DAT) 方法的詞級發(fā)音評估噪聲魯棒模型,將干凈和噪音情況下的發(fā)音評估視為源域和目標(biāo)域,通過結(jié)合發(fā)音評估和噪聲域鑒別來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果表明,在不同噪聲條件下,所提出的模型在Pearson相關(guān)系數(shù) (PCC) 和準(zhǔn)確度方面比基線平均高出 3% 和 4%。

論文《A neural network-based noise compensation method for pronunciation assessment》考慮音素屬性,采用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BLSTM)進行單詞中音素上下文建模,對噪聲條件下的受損的音素的GOP進行特征補償。考慮到不同程度的噪音,不同發(fā)音水平下基于 ASR 的 GOP 分?jǐn)?shù)可能會有不同的影響,將 GOP補償任務(wù)與預(yù)測發(fā)音熟練度等級的輔助任務(wù)相結(jié)合。所提出的模型在皮爾遜相關(guān)系數(shù) (PCC) 和在嘈雜條件下進行發(fā)音評估的準(zhǔn)確性方面優(yōu)于基線。此外,它還證明了該網(wǎng)絡(luò)在各種嘈雜情況下的穩(wěn)健性。

論文《Explore Wav2vec 2.0 for Mispronunciation Detection》利用聲學(xué)預(yù)訓(xùn)練模型wav2vector,提取豐富的發(fā)音特征,極大的提升了細粒度音素判錯的準(zhǔn)確度,實現(xiàn)更加精細的發(fā)音反饋能力。

通過持續(xù)科研創(chuàng)新,騰訊英語君打造了特有的音素級AI口語評測功能,基于海量英語發(fā)音大數(shù)據(jù)的垂直研究,深挖中國學(xué)生發(fā)音習(xí)慣,打造獨家學(xué)生發(fā)音特征體系。本次被收錄的論文《Deep feature transfer learning for automatic pronunciation assessment》在口語評測方面實現(xiàn)了重大突破,能夠更快地針對中國學(xué)生提供糾正、提升和拓展訓(xùn)練的遞進性學(xué)習(xí)方式,幫助學(xué)生全面提升英語口語能力,同時也提升了老師的教學(xué)效率。

在打造特有的音素級AI口語評測功能的同時,騰訊英語君還針對英語教育中的實際場景進行深入探索,基于AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)能力,為英語教學(xué)、考試質(zhì)量提升提供助力。例如,“口語評測魯棒性”能在人聲噪聲、設(shè)備噪聲、白噪聲等場景下進行發(fā)音評測,在針對英語聽說考試中的單詞、句子、段落朗讀等五大題型進行評測時,實現(xiàn)AI機器評分+專家抽樣/仲裁的形式進行打分,全面提升英語考試評分效率。

以AI技術(shù)提升考試效率 騰訊英語君助力學(xué)校智慧化轉(zhuǎn)型

依托于騰訊三大AI實驗室技術(shù)能力,騰訊英語君能夠運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、圖像識別技術(shù)、語音識別和口語評測技術(shù)、自然語言處理、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等AI能力,為產(chǎn)品專屬開發(fā)多項功能,提高教學(xué)質(zhì)量和效率,幫助學(xué)生提高英語聽、說能力。

以英語聽說考試為例,借助行業(yè)領(lǐng)先的語音識別、口語評測等AI技術(shù),騰訊英語君圍繞“教、學(xué)、考、評”四大場景,推出了聽說考試系統(tǒng)和練習(xí)系統(tǒng),基于標(biāo)準(zhǔn)化、一致性的AI評分技術(shù),致力于解決聽說考試評價標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一、公平性難保證、人力成本高等問題,實現(xiàn)考試評閱的準(zhǔn)確性和公平性。

目前,騰訊英語君已為上海松江區(qū)34所學(xué)校提供了標(biāo)準(zhǔn)化考場建設(shè)、模考和訓(xùn)練系統(tǒng)建設(shè)等基礎(chǔ)建設(shè)服務(wù),在助力優(yōu)化傳統(tǒng)考試模式的同時,積極推動當(dāng)?shù)亟逃腔刍夀D(zhuǎn)型;參與多場中高考口語考試的機器自動評分,包括上海、聊城、青海等多個省市,從入場到最后提交報告時長在一周左右,機器評分可保證在兩天內(nèi)完成。同時,騰訊英語君還為深圳市光明區(qū)小、初、高41所學(xué)校提供區(qū)域統(tǒng)一的英語聽說教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測全流程方案和評分服務(wù),引導(dǎo)教師高度重視學(xué)生的英語聽說能力,幫助學(xué)生打好堅實的口語基礎(chǔ)。

此外,騰訊英語君為廣東佛山市南海區(qū)的150多所小學(xué)、17萬名學(xué)生和1500名老師提供日常英語教學(xué)和學(xué)習(xí)輔助服務(wù),實現(xiàn)了統(tǒng)編教材、線上線下資源融通共享,并結(jié)合AI口語評測,組建常態(tài)化的聽讀訓(xùn)練活動,構(gòu)建了線上線下混合式閱讀學(xué)習(xí)新模式,提升學(xué)生的綜合表達能力和英語素養(yǎng)。

騰訊英語君已授權(quán)或公開專利四十余篇,涉及中英文口語評測、韻律度評測、口語考試系統(tǒng)NLP技術(shù),口語考試系統(tǒng)語音技術(shù)、口語考試系統(tǒng)評測,作文批改,語法糾錯等多個領(lǐng)域,為科學(xué)高效的AI英語教學(xué)提供驅(qū)動力。

未來,騰訊英語君將繼續(xù)秉持形成性評價的教育理念,持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新,并聯(lián)合生態(tài)伙伴不斷探索AI技術(shù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用邊界,在為更多孩子提供科學(xué)、高效創(chuàng)新英語教育模式的同時,為推動教育行業(yè)智慧化轉(zhuǎn)型和發(fā)展提供助力。

分享到:
標(biāo)簽:騰訊 英語 科技創(chuàng)新 收錄 肯定 權(quán)威 論文 INTERSPEECH2021
用戶無頭像

網(wǎng)友整理

注冊時間:

網(wǎng)站:5 個   小程序:0 個  文章:12 篇

  • 51998

    網(wǎng)站

  • 12

    小程序

  • 1030137

    文章

  • 747

    會員

趕快注冊賬號,推廣您的網(wǎng)站吧!
最新入駐小程序

數(shù)獨大挑戰(zhàn)2018-06-03

數(shù)獨一種數(shù)學(xué)游戲,玩家需要根據(jù)9

答題星2018-06-03

您可以通過答題星輕松地創(chuàng)建試卷

全階人生考試2018-06-03

各種考試題,題庫,初中,高中,大學(xué)四六

運動步數(shù)有氧達人2018-06-03

記錄運動步數(shù),積累氧氣值。還可偷

每日養(yǎng)生app2018-06-03

每日養(yǎng)生,天天健康

體育訓(xùn)練成績評定2018-06-03

通用課目體育訓(xùn)練成績評定