Application of Fuzzy Logic-Based Multi-Feature Audio Classification and Speech Matching in English Speaking Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
As the material foundation of language, speech is the basis for mastering language skills and capturing language information, and English learning must begin with the correct mastery of spoken language. Therefore, spoken language teaching occupies a rather important position in English teaching. In this study, we extract various features such as time-domain features and frequency-domain features from English spoken audio signals, use fuzzy logic inference model to represent each audio feature mapping as an affiliation function, and then optimize the parameters of the affiliation function by using adaptive neuro-fuzzy inference system, and solve the affiliation function to get the result of speech matching by the center of gravity method. Subsequently, a speech evaluation system is designed based on the speech matching model to assist intelligent spoken language teaching. The results of teaching practice show that students in the experimental class using the voice assessment system as a learning aid are significantly better than the control class in terms of speaking skills and learning attitudes (P<0.05). Through real-time feedback and personalized practice, the voice assessment system enables students to correct pronunciation errors immediately and gradually improve their speaking fluency and accuracy. It can also improve students' self-efficacy and learning motivation. This study confirms the effectiveness of the fuzzy logic-based audio classification and speech matching model in improving students' spoken English proficiency and reveals its potential for wide application in future spoken English education.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».