Impact of stimulus difficulty on forced alignment performance in L2 English learners: A focus on L1 Mandarin
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the performance of forced alignment algorithms and tools for second language (L2) English speech, more specifically L2 English speech produced by L1 Mandarin speakers. A recent study has shown that while the aligner's performance is less consistent with L2 speakers than with native speakers, current forced alignment methods are still accurate enough to be useful for studies of L2 English speech. However, no previous study has investigated whether the difficulty of the spoken content influences accuracy. In the present study, sentences designed to present different levels of difficulty to L1 Mandarin speakers were recorded. Participants included four L1 Mandarin speakers and one L1 English speaker as a control. All participants were associated with a subjective accentedness rating scale by two experienced listeners. A dataset containing recordings was created, which underwent preprocessing, including noise filtering and segmentation by silent periods. Statistical analysis revealed that alignment performance is correlated with accentedness but not with sentence difficulty. The study identified specific phonemic errors and possible differences in variance at different difficulty levels, highlighting the challenges faced by non-native speakers. Forced alignment methods appear to be well suited for phonetic analysis included with L1 Mandarin and L2 English contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».