論文の概要: K-Function: Joint Pronunciation Transcription and Feedback for Evaluating Kids Language Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03043v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 08:05:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.553671
• Title: K-Function: Joint Pronunciation Transcription and Feedback for Evaluating Kids Language Function
• Title（参考訳）: K-Function: 子どもの言語機能評価のための共同発音転写とフィードバック
• Authors: Shuhe Li, Chenxu Guo, Jiachen Lian, Cheol Jun Cho, Wenshuo Zhao, Xuanru Zhou, Dingkun Zhou, Sam Wang, Grace Wang, Jingze Yang, Jingyi Xu, Ruohan Bao, Elise Brenner, Brandon In, Francesca Pei, Maria Luisa Gorno-Tempini, Gopala Anumanchipalli,
• Abstract要約: K-Functionは、正確なサブワードの書き起こし、客観的スコアリング、動作可能なフィードバックを組み合わせた統合フレームワークである。 Kids-WFSTはMySTで1.39%、Multitudesで8.61%の音素誤りを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.918072285423706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early evaluation of children's language is frustrated by the high pitch, long phones, and sparse data that derail automatic speech recognisers. We introduce K-Function, a unified framework that combines accurate sub-word transcription, objective scoring, and actionable feedback. Its core, Kids-WFST, merges a Wav2Vec2 phoneme encoder with a phoneme-similarity Dysfluent-WFST to capture child-specific errors while remaining fully interpretable. Kids-WFST attains 1.39% phoneme error on MyST and 8.61% on Multitudes--absolute gains of 10.47 and 7.06 points over a greedy-search decoder. These high-fidelity transcripts power an LLM that grades verbal skills, milestones, reading, and comprehension, aligning with human proctors and supplying tongue-and-lip visualizations plus targeted advice. The results show that precise phoneme recognition cements a complete diagnostic-feedback loop, paving the way for scalable, clinician-ready language assessment.
• Abstract（参考訳）: 幼児の言語を早期に評価するには, 音声認識を損なう高ピッチ, 長電話, スパースデータに不満がある。 K-Functionは、正確なサブワードの書き起こし、客観的スコアリング、動作可能なフィードバックを組み合わせた統合フレームワークである。 コアとなるKids-WFSTは、Wav2Vec2の音素エンコーダと音素類似性Dysfluent-WFSTを融合して、完全に解釈可能ながら、子供固有のエラーをキャプチャする。 Kids-WFSTはMySTで1.39%、Multitudesで8.61%の音素誤りを達成した。 これらの高忠実な書き起こしは、言語スキル、マイルストーン、読書、理解を格付けし、人間のプロクターと整合し、舌と唇の可視化と目標とするアドバイスを提供するLLMに力を与える。 その結果、正確な音素認識は完全な診断フィードバックループを具現化し、スケーラブルでクリニアン対応の言語アセスメントの道を開いた。

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