University of Edinburgh

Objet publié

Nous mettrons au point des systèmes automatisés pour évaluer les compétences des personnes qui apprennent le français et dont la langue maternelle n’est pas le français, en tenant principalement compte de l’aspect acoustique et phonétique de leur élocution, plutôt que de son contenu lexical. Nous nous concentrerons sur la mesure de la fluidité de l’élocution (le débit), la qualité de la prononciation et l’intelligibilité. Des chercheurs du CNRC se chargeront de mesures plus détaillées notamment sur le degré de sophistication du vocabulaire, la grammaire et le développement des sujets abordés. Pour évaluer les paramètres choisis, nous construirons nos propres systèmes de reconnaissance automatique de la parole pour le français parlé, capables de fonctionner correctement lorsque le locuteur a un accent étranger. En utilisant nos propres systèmes, nous serons capables d’accéder à leurs propriétés internes pour déterminer par exemple le temps passé sur chaque mot, les mesures de confiance lexicale et toute déviation par rapport à la prononciation normale, sur le plan de la phonétique, ainsi que détecter les périodes d’élocution.En utilisant ces mesures comme données d’entrées, nous entraînerons en aval des classificateurs tels que des réseaux neuronaux profonds pour prévoir quelle serait l’évaluation par un humain des compétences d’élocution d’une série d’étudiants pour lesquels nous possédons des enregistrements. Nous tenterons de déterminer si ces classificateurs peuvent être entraînés d’une manière qui ne dépend pas de la langue utilisée, en utilisant par exemple des enregistrements vocaux d’étudiants qui apprennent l’anglais.