論文の概要: A Novel Speech Analysis and Correction Tool for Arabic-Speaking Children

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13592v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 09:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:26.519080
• Title: A Novel Speech Analysis and Correction Tool for Arabic-Speaking Children
• Title（参考訳）: アラビア語話者のための新しい音声分析と補正ツール
• Authors: Lamia Berriche, Maha Driss, Areej Ahmed Almuntashri, Asma Mufreh Lghabi, Heba Saleh Almudhi, Munerah Abdul-Aziz Almansour,
• Abstract要約: 本稿では、発音に問題を抱えるアラビア語の子供を対象に、ArPAという新しいアプリケーションを紹介した。 本アプリケーションは診断モジュールと治療モジュールの2つの重要なコンポーネントから構成される。 診断プロセスでは、子供の音声信号をキャプチャし、前処理し、K-Nearest Neighbors(KNN)、Support Vector Machine(SVM)、Decision Treesといったさまざまな機械学習分類器を使用して分析する。 治療モジュールは、それぞれの正しく話された文字がより高いアバターレベルを獲得し、子供の発音改善に肯定的な強化を与える、アイキャッチ・ギャミファイドインターフェースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces a new application named ArPA for Arabic kids who have trouble with pronunciation. Our application comprises two key components: the diagnostic module and the therapeutic module. The diagnostic process involves capturing the child's speech signal, preprocessing, and analyzing it using different machine learning classifiers like K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Decision Trees as well as deep neural network classifiers like ResNet18. The therapeutic module offers eye-catching gamified interfaces in which each correctly spoken letter earns a higher avatar level, providing positive reinforcement for the child's pronunciation improvement. Two datasets were used for experimental evaluation: one from a childcare centre and the other including Arabic alphabet pronunciation recordings. Our work uses a novel technique for speech recognition using Melspectrogram and MFCC images. The results show that the ResNet18 classifier on speech-to-image converted data effectively identifies mispronunciations in Arabic speech with an accuracy of 99.015\% with Mel-Spectrogram images outperforming ResNet18 with MFCC images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、発音に問題を抱えるアラビア語の子供を対象に、ArPAという新しいアプリケーションを紹介した。 本アプリケーションは診断モジュールと治療モジュールの2つの重要なコンポーネントから構成される。 K-Nearest Neighbors(KNN)、Support Vector Machine(SVM)、Decision Treesといったさまざまな機械学習分類器と、ResNet18のようなディープニューラルネットワーク分類器を使用して、子供の音声信号をキャプチャし、前処理し、分析する。 治療モジュールは、それぞれの正しく話された文字がより高いアバターレベルを獲得し、子供の発音改善に肯定的な強化を与える、アイキャッチ・ギャミファイドインターフェースを提供する。 2つのデータセットを用いて実験を行った。1つは保育所からのもので、もう1つはアラビア文字の発音記録を含む。 我々の研究は,Melspectrogram と MFCC 画像を用いた音声認識の新しい手法を用いている。 その結果、音声画像変換データ上のResNet18分類器は、MFCC画像でResNet18を上回るMel-Spectrogram画像と99.015\%の精度で、アラビア語音声の誤認識を効果的に識別することがわかった。

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