Creation of An Intelligent System for Uzbek Language Teaching Using Phoneme-Based Speech Recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent surge in interest to learn the Uzbek language among foreigners has underscored the need for innovative teaching tools.Despite the limited studies on intelligent systems for phonemic speech recognition in the Uzbek context, this research aimed to address this gap.The purpose of this study was to create an intelligent system for teaching the Uzbek language as a foreign language based on the technology of phonemic recognition of speech signals.It was developed an intelligent system for Uzbek language instruction using phonemic speech recognition technology.The approach utilized various methods, including pinpointing challenging phonemes, comparative data analyses, and analytical-synthetic breakdowns of linguistic components, all enhanced by the wavelet transform's signal refinement.The system's precision in recognizing speech signals phoneme-by-phoneme, emphasizing difficult sounds for learners, promises broader AI-driven language study applications.Specifically designed for the Uzbek language, the system achieves an accuracy range of 67% to 95%.This breakthrough not only propels AI-driven language processing but offers a robust tool for improving Uzbek language instruction, especially beneficial for the Turkic language group.Future avenues include its use in computer modeling and automatic speech processing for Turkic languages, solidifying its innovative contribution to AI-driven language teaching.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle