論文の概要: Exploring the Potential of Large Multimodal Models as Effective Alternatives for Pronunciation Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11229v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 09:26:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:06:14.247370
• Title: Exploring the Potential of Large Multimodal Models as Effective Alternatives for Pronunciation Assessment
• Title（参考訳）: 発音評価のための効果的な代替手段としての大規模マルチモーダルモデルの可能性を探る
• Authors: Ke Wang, Lei He, Kun Liu, Yan Deng, Wenning Wei, Sheng Zhao,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、幅広い領域で例外的な性能を示している。 本稿では、発音評価タスクにおけるその可能性について検討し、特に生成事前学習変換器(GPT)モデルの性能評価に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.13605642785304
• License:
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) have demonstrated exceptional performance across a wide range of domains. This paper explores their potential in pronunciation assessment tasks, with a particular focus on evaluating the capabilities of the Generative Pre-trained Transformer (GPT) model, specifically GPT-4o. Our study investigates its ability to process speech and audio for pronunciation assessment across multiple levels of granularity and dimensions, with an emphasis on feedback generation and scoring. For our experiments, we use the publicly available Speechocean762 dataset. The evaluation focuses on two key aspects: multi-level scoring and the practicality of the generated feedback. Scoring results are compared against the manual scores provided in the Speechocean762 dataset, while feedback quality is assessed using Large Language Models (LLMs). The findings highlight the effectiveness of integrating LMMs with traditional methods for pronunciation assessment, offering insights into the model's strengths and identifying areas for further improvement.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、幅広い領域で例外的な性能を示している。 本稿では,GPTモデル,特にGPT-4oの性能評価に焦点をあて,発音評価タスクにおけるその可能性について検討する。 本研究は,様々な粒度・寸法の発音評価のための音声・音声処理能力について検討し,フィードバック生成とスコアリングに重点を置いて検討した。 実験では、公開されているSpeechocean762データセットを使用しました。 評価は、マルチレベルスコアリングと、生成されたフィードバックの実用性という2つの重要な側面に焦点を当てる。 Scoring results were compared to the manual scores in the Speechocean762 dataset, while feedback quality are evaluate using Large Language Models (LLMs)。 本研究は,LMMを従来の発音評価手法に統合し,モデルの強みを把握し,さらなる改善のための地域を特定することの有効性を強調した。

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