导图社区 海豚:基础教育口语能力评估系统
对于口语基础较差,或是因为发音不标准而不敢开口的学生,学习阻碍更大。 英语口语评测系统,是专为大学英语口语教学提供的训练、测评系统。一方面给学生提供了良好的口语学
这是一篇关于现代教育技术概论思维导图,主要包含教师专业能力发展、学生学为中心、整合技术的学科内容教学TPC、教学模式创新等。
“本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法;近年来已成为研究热点的粒子群优化算法;还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习,各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的
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海豚:基础教育口语能力评估系统
介绍
言语流畅性任务(VFTs)
是为了让学生在课后练习口语能力而发明的
海豚
能够自动评价学生的VFT答案的语音流畅性和语义相关性。
在评价语音流畅性方面
设计了一种新的深度神经网络来学习每个视频片段的有效表示
在检测语义相关性方面
设计了一个基于变压器的多注意网络来捕获剪辑和VFT之间的语义相关性
相关工作
非流利性检测
是一个研究得很好的NLP任务,它被非正式地定义为识别正常语音流中的中断
方法可分为三类
基于句法分析的方法
利用语言解析器来识别每个句子的句法结构,并使用句法结构来推断不流畅性
基于序列标记的方法
接通过对单词序列建模来找出每个句子中流利或不流利的词,并且提出了广泛的模型,例如条件随机场、隐马尔可夫模型、递归神经网络
噪声信道模型
假设每个不流利的句子是从一个格 式良好的源句子产生的一些加性噪声词
它们的目的是找到N个最佳候选的每个句子的不流畅性分析,并通过使用语言模型的概率来消除噪声词
上述方法都需要干净和大量的标注语料库进行训练,这在我们的案例中是不现实的。
在我们的场景中,文本是通过使用自动语音识别(ASR)服务从学生的VFT视频剪辑生成的。它可能包含ASR服务中的错误,并且很容易失败现有的方法
此外,基于解析和序列标记的方法通常需要大量的注释数据来覆盖不同的情况。这些数据获得的费用非常昂贵,特别是在初等教育的特定领域
海豚的结构
工作流程
语音流畅评分器