Designing a Bilingual Speech Corpus for French and German Language Learners: a Two-Step Process

International audienceWe present the design of a corpus of native and non-native speech for the language pair French-German, with a special emphasis on phonetic and prosodic aspects. To our knowledge there is no suitable corpus, in terms of size and coverage, currently available for the target language pair. To select the target L1-L2 interference phenomena we prepare a small preliminary corpus (corpus1), which is analyzed for coverage and cross-checked jointly by French and German experts. Based on this analysis, target phenomena on the phonetic and phonological level are selected on the basis of the expected degree of deviation from the native performance and the frequency of occurrence. 14 speakers performed both L2 (either French or German) and L1 material (either German or French). This allowed us to test, recordings duration, recordings material, the performance of our automatic aligner software. Then, we built corpus2 taking into account what we learned about corpus1. The aims are the same but we adapted speech material to avoid too long recording sessions. 100 speakers will be recorded. The corpus (corpus1 and corpus2) will be prepared as a searchable database, available for the scientific community after completion of the project

Constitution d'un Corpus de Français Langue Etrangère destiné aux Apprenants Allemands

International audienceLa plupart des corpus en langue se focalisent sur les phénomènes linguistiques écrits et concernent l’anglais (voir le site web : « Learner corpora around the world » de l’Université de Louvain - Belgique). La recherche phonétique sur l’acquisition d’une L2 est généralement orientée vers l’étude des phénomènes segmentaux et la plupart des études ont également l’anglais comme langue cible. Les modèles de parole en L2 actuels - voir par exemple Speech Learning Model (Flege, 1995) ou Best’s Perceptual Assimilation Model (Best, 1995) – négligent bien souvent les aspects prosodiques. Notre étude concerne le français en tant que langue seconde et s’inscrit dans un projet plus vaste mené en partenariat avec une université allemande, dont l’un des buts est le développement de l’apprentissage des langues par ordinateur. (Projet ANR-DFG – Agence Nationale de la Recherche et Deutsche Forschungsgemeinschaft attribué à l’équipe Parole du LORIA UMR 7503, Nancy – France et à l’Equipe de Linguistique Computationnelle et de Phonétique FR 4.7 de l’Université de la Sarre Sarrebruck – Allemagne) dans lequel le français et l’allemand sont des langues cibles. Pour la paire allemand-français, peu de corpus parallèles sont disponibles. Nous présentons ici l’élaboration d’un corpus de productions orales de locuteurs natifs et non natifs pour la paire allemand-français. Notre corpus entend mettre au jour les déviations phonétiques et phonologiques que les locuteurs allemands produisent lorsqu’ils apprennent le français. Ce travail s’insère dans un projet plus global, Ce projet entend étudier les difficultés que les locuteurs français rencontrent lorsqu’ils apprennent l’allemand, et réciproquement. Aussi, cinquante locuteurs allemands seront recrutés dans des milieux universitaires et scolaires (niveau lycée) en Allemagne et cinquante locuteurs français dans les mêmes milieux en France. Il s’agit pour les deux populations de produire d’une part le corpus en langue étrangère (en langue française pour les locuteurs allemands et en langue allemande pour les locuteurs français) mais également le corpus en langue maternelle (en allemand pour les allemands et en français pour les français). Les corpus ainsi obtenus devraient nous permettre d’identifier les difficultés que les locuteurs allemands ou français rencontrent lorsqu’ils apprennent le français ou l’allemand. Les données de contrôle sont doubles puisque l’on pourra à la fois se référer aux productions des apprenants dans leur langue maternelle (ici l’allemand), mais également à celles de locuteurs natifs (ici germanophones). Nous ne présenterons ici que la constitution du corpus en français

Methods for pronunciation assessment in computer aided language learning

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2011.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 149-176).Learning a foreign language is a challenging endeavor that entails acquiring a wide range of new knowledge including words, grammar, gestures, sounds, etc. Mastering these skills all require extensive practice by the learner and opportunities may not always be available. Computer Aided Language Learning (CALL) systems provide non-threatening environments where foreign language skills can be practiced where ever and whenever a student desires. These systems often have several technologies to identify the different types of errors made by a student. This thesis focuses on the problem of identifying mispronunciations made by a foreign language student using a CALL system. We make several assumptions about the nature of the learning activity: it takes place using a dialogue system, it is a task- or game-oriented activity, the student should not be interrupted by the pronunciation feedback system, and that the goal of the feedback system is to identify severe mispronunciations with high reliability. Detecting mispronunciations requires a corpus of speech with human judgements of pronunciation quality. Typical approaches to collecting such a corpus use an expert phonetician to both phonetically transcribe and assign judgements of quality to each phone in a corpus. This is time consuming and expensive. It also places an extra burden on the transcriber. We describe a novel method for obtaining phone level judgements of pronunciation quality by utilizing non-expert, crowd-sourced, word level judgements of pronunciation. Foreign language learners typically exhibit high variation and pronunciation shapes distinct from native speakers that make analysis for mispronunciation difficult. We detail a simple, but effective method for transforming the vowel space of non-native speakers to make mispronunciation detection more robust and accurate. We show that this transformation not only enhances performance on a simple classification task, but also results in distributions that can be better exploited for mispronunciation detection. This transformation of the vowel is exploited to train a mispronunciation detector using a variety of features derived from acoustic model scores and vowel class distributions. We confirm that the transformation technique results in a more robust and accurate identification of mispronunciations than traditional acoustic models.by Mitchell A. Peabody.Ph.D

Optimizing non-native speech recognition for CALL applications

Contains fulltext : 76493.pdf (publisher's version ) (Closed access)Interspeech 2009, 6 september 200