論文の概要: Detecting Syllable-Level Pronunciation Stress with A Self-Attention Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00301v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 05:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 14:44:56.876639
• Title: Detecting Syllable-Level Pronunciation Stress with A Self-Attention Model
• Title（参考訳）: 自己認識モデルによるSyllable-Level発音応力の検出
• Authors: Wang Weiying and Nakajima Akinori
• Abstract要約: 話し言葉の音節ごとのストレスレベルを知ることは、英語話者や学習者にとって重要である。 本稿では,話し言葉の各音節のストレスレベルを同定する自己注意モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One precondition of effective oral communication is that words should be pronounced clearly, especially for non-native speakers. Word stress is the key to clear and correct English, and misplacement of syllable stress may lead to misunderstandings. Thus, knowing the stress level is important for English speakers and learners. This paper presents a self-attention model to identify the stress level for each syllable of spoken English. Various prosodic and categorical features, including the pitch level, intensity, duration and type of the syllable and its nuclei (the vowel of the syllable), are explored. These features are input to the self-attention model, and syllable-level stresses are predicted. The simplest model yields an accuracy of over 88% and 93% on different datasets, while more advanced models provide higher accuracy. Our study suggests that the self-attention model can be promising in stress-level detection. These models could be applied to various scenarios, such as online meetings and English learning.
• Abstract（参考訳）: 効果的な口頭コミュニケーションの前提条件の一つは、特に非母語話者の場合、言葉は明確に発音されるべきである。 単語のストレスが英語の明瞭化と修正の鍵であり、音節のストレスのずれが誤解につながる可能性がある。 したがって、英語話者や学習者にとってストレスレベルを知ることは重要である。 本稿では,話し言葉の音節ごとのストレスレベルを同定する自己注意モデルを提案する。 音節のピッチレベル、強度、持続時間、タイプ、その核(音節の母音)など、様々な韻律的・カテゴリー的特徴を探求する。 これらの特徴は自己注意モデルに入力され、音節レベルのストレスが予測される。 最も単純なモデルは、異なるデータセットで88%と93%の精度を示し、より高度なモデルは高い精度を提供する。 本研究はストレスレベル検出において自己注意モデルが有望であることが示唆された。 これらのモデルは、オンラインミーティングや英語学習など、さまざまなシナリオに適用することができる。

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