TwiGrad: An ASR-based application for learning Twi

Applied project submitted to the Department of Computer Science and Information Systems, Ashesi University, in partial fulfillment of Bachelor of Science degree in Computer Science, May 2021Language is a very important aspect of every people's culture and identity. Language is the basic human form of communication made up of various sounds and symbols that pass information from a person to another. The cultural significance of language mades it important for cultural identification and pride, hence the inability to communicate in one's language is simply a loss of part of their identity. The loss of native or heritage language is a problem most common among people living in a place other than their native lands where the dominant language is different from their native language. This projects a technology-based solution aimed at the acquisition and maintenance of Twi (a Ghanaian language) among people who wish to learn the language or increase their speaking proficiency in it. The product, an ASR-based mobile application, was well received, with majority of the stakeholders expressing an 80% acceptance of the functionality and usability of the application.Ashesi Universit

Hizketa-ezagutzan oinarritutako estrategiak, euskarazko online OBHI (Ordenagailu Bidezko Hizkuntza Ikaskuntza) sistemetarako

211 p. (eng) 217 p. (eusk.)Tesi honetan, euskarazko hizketa-ezagutze automatikoaren bi inplementazio aztertzen dira, Ordenagailu Bidezko Hizkuntza Ikaskuntza (OBHI) sistemetarako: Ordenagailu Bidezko Ebakera Lanketa (OBEL) eta Ahozko Gramatika Praktika (AGP). OBEL sistema klasikoan, erabiltzaileari esaldi bat irakurrarazten zaio, eta fonema bakoitzerako puntuazio bat jasotzen du bueltan. AGPn, Hitzez Hitzeko Esaldi Egiaztapena (HHEE) teknika proposatu dugu, ariketak ebatzi ahala egiaztatzen dituen sistema. Bi sistemon oinarrian, esakuntza egiaztatzeko teknikak daude, Goodness of Pronunciation (GOP) puntuazioa, adibididez.Sistema horiek inplementatzeko, eredu akustikoak entrenatu behar dira, eta, horretarako, Basque Speecon-like datu-basea erabili dugu, euskararako publikoki erabilgarri dagoen datu-base bakarra. Eredu akustiko onak lortzearren, datu-basean egokitzapenak egin behar izan dira hiztegi alternatibadun bat sortuz, eta fasekako entrenamendua ere probatu da. % 12.21eko PER (fonemen errore-tasa) lortu da hala.Lehendabiziko sistema laborategiko baldintzetan testatu da, eta emaitza lehiakorrak lortu dira.Hala ere, tesi honetako OBEL eta AGP sistemen helburua da bezero/zerbitzari motako arkitektura batean ezartzea, ikasleek edonondik atzi dezaten. Hori ahalbidetzeko, HTML5eko zehaztapenak erabili dira audioa zerbitzarira grabatu ahala bidaltzeko, eta, gainera, onlineko batezbesteko- eta bariantza-normalizazio cepstraleko (CMVN, Cepstral Mean and Variance Normalisation) teknika berri bat proposatu da erabiltzaileek grabatutako audio-seinaleen kanal desberdintasunen eragina txikiagotzeko. Teknika hori tesi honetan aurkeztutako metodo batean oinarriturik dago: normalizazio anitzeko puntuatzea (MNS, Multi Normalization Scoring), eta onlineko ahots-aktibitatearen detektagailu (VAD, Voice Activity Detector) berri bat ere proposatu da metodo horretan oinarriturik. Azkenik, parametro desberdinak ebaluatu dira neurona-sareak erabiliz, eta ondorioztatu da GOP puntuazioa dela eraginkorrena

Utterance Verification in Language Learning Applications

Contains fulltext : 76489.pdf (author's version ) (Open Access)03 september 200