論文の概要: Deep Learning for Assessment of Oral Reading Fluency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19426v1
• Date: Wed, 29 May 2024 18:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 19:26:02.059641
• Title: Deep Learning for Assessment of Oral Reading Fluency
• Title（参考訳）: 深層学習による経口読解頻度の評価
• Authors: Mithilesh Vaidya, Binaya Kumar Sahoo, Preeti Rao,
• Abstract要約: 本研究は,人間専門家がラベル付けした物語テキストの子どもの音声記録の学習データセットのエンドツーエンドモデリングについて検討する。 本報告では,学習した語彙・音響・韻律的特徴の埋め込みが,読み流しの知覚に重要であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.707725771108279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reading fluency assessment is a critical component of literacy programmes, serving to guide and monitor early education interventions. Given the resource intensive nature of the exercise when conducted by teachers, the development of automatic tools that can operate on audio recordings of oral reading is attractive as an objective and highly scalable solution. Multiple complex aspects such as accuracy, rate and expressiveness underlie human judgements of reading fluency. In this work, we investigate end-to-end modeling on a training dataset of children's audio recordings of story texts labeled by human experts. The pre-trained wav2vec2.0 model is adopted due its potential to alleviate the challenges from the limited amount of labeled data. We report the performance of a number of system variations on the relevant measures, and also probe the learned embeddings for lexical and acoustic-prosodic features known to be important to the perception of reading fluency.
• Abstract（参考訳）: 読み流しの評価はリテラシープログラムの重要な要素であり、早期教育介入の指導と監視に役立っている。 教員が実施する演習のリソース集約性を考えると,口頭読みの音声記録を操作できる自動ツールの開発は,客観的かつ高度にスケーラブルなソリューションとして魅力的である。 精度、レート、表現力などの複雑な側面は、読み流しの人間の判断を下す。 そこで本研究では,人間専門家がラベル付けした物語テキストの子どもの音声記録の学習データセットのエンドツーエンドモデリングについて検討する。 事前訓練されたwav2vec2.0モデルは、ラベル付きデータの限られた量による課題を軽減する可能性から採用されている。 本報告では, 学習した語彙・音響・韻律的特徴の組込みが, 読み流しの知覚に重要であることを明らかにする。

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