Establishing a methodology for benchmarking speech synthesis for computer-assisted language learning (CALL)
Notice bibliographique
Résumé
Despite the new possibilities that speech synthesis brings about, few Computer-Assisted Language Learning (CALL) applications integrating speech synthesis have found their way onto the market.One potential reason is that the suitability and benefits of the use of speech synthesis in CALL have not been proven.One way to do this is through evaluation.Yet, very few formal evaluations of speech synthesis for CALL purposes have been conducted.One possible reason for the neglect of evaluation in this context is the fact that it is expensive in terms of time and resources.An important concern given that there are several levels of evaluation from which such applications would benefit.Benchmarking, the comparison of the score obtained by a system with that obtained by one which is known, to guarantee user satisfaction in a standard task or set of tasks, is introduced as a potential solution to this problem.In this article, we report on our progress towards the development of one of these benchmarks, namely a benchmark for determining the adequacy of speech synthesis systems for use in CALL.We do so by presenting the results of a case study which aimed to identify the criteria which determine the adequacy of the output of speech synthesis systems for use in its various roles in CALL with a view to the selection of benchmark tests which will address these criteria.These roles (reading machine, pronunciation model, and conversational partner) are also discussed here.An agenda for further research and evaluation is proposed in the conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,047 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».