Automated speech therapy through personalized pronunciation correction using reinforcement learning and large language models
Notice bibliographique
Résumé
Traditional approaches to pronunciation correction often face challenges in personalization, adaptability, and consistent feedback. This study introduces a novel AI-powered system that integrates Reinforcement Learning (RL) and Large Language Models (LLMs) to address these limitations. The system employs a custom Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm for precise pronunciation evaluation and an Large Language Models to deliver detailed, encouraging, and user-specific feedback. It was evaluated using the CMU Sphinx Dictionary dataset, a foundational phonetic resource, alongside dynamically generated user-specific session data for personalized feedback and model refinement. Further validation utilized datasets such as TIMIT, LibriTTS, SpeechOcean762, and the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS), enabling direct comparisons with contemporary methods. Results demonstrate the system's robustness in handling diverse phonetic variations. While primarily tested on English data, its modular architecture supports adaptation to other languages and dialects through language-specific phonetic datasets. The system achieved exceptional performance metrics: 97.9 % phoneme-level accuracy, 87.7 % word-level accuracy, 95.2 % syllable count accuracy, and 89.4 % perfect accuracy on the CMU Sphinx dataset. This innovative approach underscores the potential of advanced AI techniques to enhance the personalization and effectiveness of pronunciation correction systems. All findings are quantitatively validated and thoroughly documented.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».