Mispronunciation Detection in Children's Reading of Sentences

This work proposes an approach to automatically parse children’s reading of sentences by detecting word pronunciations and extra content, and to classify words as correctly or incorrectly pronounced. This approach can be directly helpful for automatic assessment of reading level or for automatic reading tutors, where a correct reading must be identified. We propose a first segmentation stage to locate candidate word pronunciations based on allowing repetitions and false starts of a word’s syllables. A decoding grammar based solely on syllables allows silence to appear during a word pronunciation. At a second stage, word candidates are classified as mispronounced or not. The feature that best classifies mispronunciations is found to be the log-likelihood ratio between a free phone loop and a word spotting model in the very close vicinity of the candidate segmentation. Additional features are combined in multi-feature models to further improve classification, including: normalizations of the log-likelihood ratio, derivations from phone likelihoods, and Levenshtein distances between the correct pronunciation and recognized phonemes through two phoneme recognition approaches. Results show that most extra events were detected (close to 2% word error rate achieved) and that using automatic segmentation for mispronunciation classification approaches the performance of manual segmentation. Although the log-likelihood ratio from a spotting approach is already a good metric to classify word pronunciations, the combination of additional features provides a relative reduction of the miss rate of 18% (from 34.03% to 27.79% using manual segmentation and from 35.58% to 29.35% using automatic segmentation, at constant 5% false alarm rate).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Speech-to-speech translation to support medical interviews

Projeto de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Este relatório apresenta a criação de um sistema de tradução fala-para-fala. O sistema consiste na captação de voz na forma de sinal áudio que de seguida é interpretado, traduzido e sintetizado para voz. Tendo como entrada um enunciado numa linguagem de origem e como saída um enunciado numa linguagem destino. O sistema implementado tem como âmbito do seu funcionamento o domínio médico, tendo em vista apoiar o diálogo entre médico e utente em linguagens diferentes durante consultas médicas. No caso do presente trabalho, foram escolhidos o português e inglês, sendo possível a tradução fala-para-fala nos dois sentidos. A escolha destas duas línguas resulta sobretudo da disponibilidade de recursos para o desenvolvimento do sistema. Ao longo dos anos tem existido um esforço de pesquisa e desenvolvimento em tecnologia que permite quebrar as barreiras do multilinguismo. Uma dessas tecnologias, com resultados de qualidade crescentemente aceitável, são os sistemas de tradução fala-para-fala. Em geral, estes sistemas são compostos por três componentes: reconhecimento de fala, tradução automática e sintetização de voz. Neste projecto foram implementadas as três componentes. No entanto, uma vez que face às tecnologias disponíveis, a componente de tradução tem um maior impacto no desempenho final do sistema, a esta foi conferida uma maior atenção. Embora nós, como humanos, compreendamos facilmente a linguagem falada, isto é algo extremamente difícil e complexo de um ponto de vista computacional. O objectivo do reconhecimento de fala é abordar esta tarefa computacionalmente através da construção de sistemas que mapeiam um sinal acústico para uma sequência de caracteres. Os modelos actuais para reconhecimento de fala fazem uso de modelos estatísticos. Nestes, a fala é reconhecida através do uso de modelos de linguagem que possibilitam a estimativa das probabilidades para as palavras, independentemente do sinal de entrada, e de um modelo acústico onde as propriedades acústicas da fala estão contempladas. Os modelos actuais de tradução automática, assim como os de reconhecimento de fala, são na sua larga maioria estatísticos. Actualmente os modelos de tradução baseados em unidades frásicas de input são os que obtém os resultados com melhor qualidade. Esta abordagem consiste na tradução de pequenos segmentos de palavras, onde existe uma tradução lexical e um modelo de alinhamento. Os modelos estatísticos fazem uso de textos de duas línguas alinhados, tendo como princípio o facto de que através da frequência de cada segmento de palavras, em relação à outra linguagem, seja obtida uma distribuição probabilística. Deste modo torna-se possível calcular qual a palavra ou conjunto de palavras mais prováveis de ocorrer como tradução para determinado texto que se pretenda traduzir. A sintetização de voz consiste na geração de fala na forma de onda acústica tendo como ponto de partida uma palavra ou uma sequência de palavras. Envolve o processamento de linguagens naturais e processamento de sinal. O primeiro converte o texto numa representação fonética e o último converte essa representação em sinal acústico. Neste documento é apresentado o estado da arte das três áreas envolvidas. São também apresentados os sistemas de tradução fala-para-fala, fazendo ou não uso do domínio médico, e também os processos existentes para a avaliação de cada uma das componentes. Tendo em vista a implementação de um sistema com as diversas componentes, foi necessário efectuar um levantamento da tecnologia existente. O levantamento teve por objectivo a implementação de duas soluções aplicacionais. Uma aplicação disponível pela internet como página web e outra através de uma aplicação móvel, ambas permitindo o reconhecimento de fala, tradução automática e sintetização de voz em ambas as linguagens e direcções. Dois sistemas de reconhecimento de fala foram escolhidos, o Microsoft Speech Platform para a aplicação móvel e o reconhecimento de fala disponível pelo Google nos browsers Google Chrome. O primeiro a ser usado na aplicação móvel e o segundo na aplicação web. O sistema de tradução automática escolhido foi o Moses. Sendo um sistema de tradução estatístico que permite a criação de modelos de tradução diversos, como os modelos baseados em frase e os modelos baseados em fatores. O sistema de sintetização de voz escolhido foi o Microsoft Speech Platform. A aplicação móvel foi desenvolvida para a plataforma iOS da Apple tendo em vista o uso de um telemóvel iPhone. A integração dos componentes pelas diversas arquitecturas foi assegurada pela implementação de web services. O reconhecimento de fala na aplicação web foi desenvolvido recorrendo ao uso da W3C Speech Input API Specifications, onde a programação através de HTML permite a captação de áudio no Google Chrome. Para a implementação do sistema tradução fala-para-fala foi necessário a obtenção de corpora paralelos de forma a se poder treinar os modelos estatísticos, sendo este um dos factores cruciais para o bom desempenho dos componentes. Uma vez que o sistema tem como domínio de aplicação o diálogo médico, corpora neste domínio seria o mais vantajoso. No entanto, a inexistência de tais corpora para o par Inglês-Português levou à aquisição de corpora alternativos. Através de uma experiência exploratória foi abordado o tipo de implementação mais adequado da componente de reconhecimento de fala, tendo como foco o modelo de linguagem. Três experiências foram então conduzidas de forma a decidir entre a aplicação de um modelo de linguagem baseado em regras ou um modelo estatístico. Para implementar um modelo de linguagem baseado em regras foi necessário a criação de um corpus médico que reflectisse um diálogo entre médico e paciente. Para tal, com a ajuda de um médico, criei um diálogo de um caso hipotético de lesão num braço devido a um acidente de carro. Este diálogo teve como base para a sua estruturação a aplicação do processo de anamnesis. A anamnesis consiste numa metodologia médica que através de um conjunto de perguntas chave permite adquirir a informação necessária para a formulação de um diagnóstico médico e decisão sobre o tratamento necessário. O corpus médico foi também transformado num corpus de fala de forma a este ser avaliado ao longo das experiências. Numa primeira experiência foi criada uma gramática básica cuja implementação foi obtida recorrendo à Speech Recognition Grammar Specification de forma a ser usada como modelo de linguagem pela componente de reconhecimento de fala. A segunda experiência tinha como objectivo a criação de uma gramática mais complexa que a primeira. Para tal foi criada uma gramática livre de contexto. Após a criação da gramática livre de contexto esta foi convertida manualmente para uma gramática SRGS. Na terceira experiência foram criados dois modelo de linguagem estatísticos, o primeiro fazendo uso do mesmo corpus que o usado nas experiências anteriores e o segundo composto por 30.000 frases independentes. Obteve-se melhores resultados com o modelo de linguagem estatístico e este ficou como a escolha para a implementação do componente de reconhecimento de fala. No treino da componente de tradução automática foram usados dois modelos estatísticos, baseados em frases e em factores. Pretendeu-se comparar os resultados entre os dois modelos de forma a escolher o modelo mais vantajoso. Para fazer uso do modelo baseado em factores foi necessária a preparação de corpora. Com os corpora já adquiridos foi concretizada a sua anotação para ambas as linguagens. Recorrendo ao LX-Suite e ao CoreNLP, foram criados corpora anotados com lemmas e informação morfossintáctica, com a primeira ferramenta para o português e a última para o inglês. Uma vez que a componente de sintetização de voz permitia uma implementação célere, esta foi implementada recorrendo aos modelos já existentes para ambas as linguagens e disponibilizados pela ferramenta. Por fim, são apresentados os resultados obtidos e a sua avaliação. Tanto a avaliação do sistema de reconhecimento de fala como o de tradução automática demonstraram um desempenho muito competitivo, do nível do estado da arte. A componente de reconhecimento de fala, assim como a componente de tradução automática, obtiveram melhores resultados fazendo-se uso de modelos de linguagem estatístico.This report presents the development of a speech-to-speech translation system. The system consists in the capture of voice as an audio signal that is then interpreted, translated and synthesized to voice for a target language. The three main components of the system, speech recognition, machine translation and speech synthesis, make use of statistical models, such as hidden Markov models. Given the technology available, the machine translation component has a greater impact on the performance of the system, a greater attention has thus been given to it. The system assumes the support to medical interviews between doctor and patient in different languages as its applicational domain. Two application solutions were developed: an online service on a website and a mobile application. This report begins by presenting the general concepts of the relevant areas involved. It proceeds with an overview of the state of the art relating to each area as well as to the methods used for the evaluation of the different components. It provides also an overview of existing technology and the criteria for choosing the tools to be used in the development of the system. It explains the acquisition and creation of the corpora used, and the process of development and integration of the components: speech recognition, machine translation and text-to-speech. Finally, the evaluation results are presented, as well as the final conclusions

Incremental Disfluency Detection for Spoken Learner English

Dialogue-based computer-assisted language learning (CALL) concerns the application and analysis of automated systems that engage with a language learner through dialogue. Routed in an interactionist perspective of second language acquisition, dialogue-based CALL systems assume the role of a speaking partner, providing learners the opportunity for spontaneous production of their second language. One area of interest for such systems is the implementation of corrective feedback. However, the feedback strategies employed by such systems remain fairly limited. In particular, there are currently no provisions for learners to initiate the correction of their own errors, despite this being the most frequently occurring and most preferred type of error correction in learner speech. To address this gap, this thesis proposes a framework for implementing such functionality, identifying incremental self-initiated self-repair (i.e. disfluency) detection as a key area for research. Taking an interdisciplinary approach to the exploration of this topic, this thesis outlines the steps taken to optimise an incremental disfluency detection model for use with spoken learner English. To begin, a linguistic comparative analysis of native and learner disfluency corpora explored the differences between the disfluency behaviour of native and learner speech, highlighting key features of learner speech not previously explored in disfluency detection model analysis. Following this, in order to identify a suitable baseline model for further experimentation, two state-of-the-art incremental self-repair detection models were trained and tested with a learner speech corpus. An error analysis of the models' outputs found an LSTM model using word embeddings and part-of-speech tags to be the most suitable for learner speech, thanks to its lower number of false positives triggered by learner errors in the corpus. Following this, several adaptations to the model were tested to improve performance. Namely, the inclusion of character embeddings, silence and laughter features, separating edit term detection from disfluency detection, lemmatization and the inclusion of learners' prior proficiency scores led to over an eight percent model improvement over the baseline. Findings from this thesis illustrate how the analysis of language characteristics specific to learner speech can positively inform model adaptation and provide a starting point for further investigation into the implementation of effective corrective feedback strategies in dialogue-based CALL systems

Disfluency in Dialogue: Attention, Structure and Function

Spontaneous speech is replete with disfluencies: pauses, hesitations, restarts, and less than ideal deliveries of information. Disfluency is a topic of interdisciplinary research with insights from psycholinguistics, phonetics and speech technology. Researchers have tried to determine: When does disfluency occur?, Can disfluency be reliably predicted to occur?, and ultimately, Why does disfluency occur? The focus of my thesis will be to address the question of why disfluency occurs by reporting the results of analyses of disfluency frequency and the relationship between disfluency and eye gaze in a collaborative dialogue. Psycholinguistic studies of disfluency and collaborative dialogue differ on their answers to why disfluency occurs and its role in dialogue. One hypothesis, which I will refer to as Strategic Modelling, suggests that disfluencies are designed by the speaker. According to the alternative view, which I will call the Cognitive Burden View, disfluency is the result of an overburdened language production system. Throughout this thesis, I will contrast these two theories for an ultimate answer to why disfluency occurs. Each hypothesis attaches a functional role to a structural definition of disfluency and therefore in order to determine why disfluency occurs, I will contrast the structural and functional characteristics of disfluency. I will attempt to do this by analysing the dialogue behaviour in terms of speech goals and eye gaze behaviour a speaker is engaged in when they make certain types of disfluencies. A multi-modal Map Task paradigm was used in this thesis, in which speakers were asked to describe the route on a cartoon map to a distant confederate listener who provided either visual or verbal feedback. Speakers were eye-tracked during the dialogue and a record was kept of when the speaker attended to the listener’s visual feedback. Experiment 1 tested the visual feedback paradigm to establish its validity as a baseline condition. Speakers were found to make more disfluencies when they could interact with the visual feedback, suggesting disfluency is more common in interactive circumstances. Experiment 2 added verbal feedback to the experimental paradigm to test whether listeners react differently to the two modalities of feedback. Speakers made more disfluencies when the feedback was more complicated. Structural disfluency types were also observed to fulfil different functions. Finally, Experiment 3 manipulated the motivation of the speaker and found that Motivated speakers gazed more often and were more disfluent per opportunity than Control speakers suggesting that highly motivated subjects are more willing to engage in difficult tasks