HOW WELL CAN ASR TECHNOLOGY UNDERSTAND FOREIGN-ACCENTED SPEECH?

Following the Covid-19 pandemic, digital technology is more present in classrooms than ever. Automatic Speech Recognition (ASR) offers interesting possibilities for language learners to produce more output in a foreign language (FL). ASR is especially suited for autonomous pronunciation learning whe...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Publicado en:Trabalhos em Lingüística Aplicada Vol. 61; no. 3; pp. 764 - 782
Autores principales: de Souza, Hanna Kivistö, Gottardi, William
Formato: Artículo
Publicado: Universidade Estadual de Campinas - Portal de Periodicos Eletronicos Cientificos set-dez2022
Materias:
Acceso en línea:Ver este registro en EBSCOhost
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          Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, SC, Brasil
          University of Turku, Turku, Finland
          This study was financed in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -- Brasil (CAPES) -- Finance Code 001
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        aprendizagem autônoma
        desenvolvimento de pronúncia em LE
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        Following the Covid-19 pandemic, digital technology is more present in classrooms than ever. Automatic Speech Recognition (ASR) offers interesting possibilities for language learners to produce more output in a foreign language (FL). ASR is especially suited for autonomous pronunciation learning when used as a dictation tool that transcribes the learner's speech (McCROCKLIN, 2016). However, ASR tools are trained with monolingual native speakers in mind, not reflecting the global reality of English speakers. Consequently, the present study examined how well two ASR-based dictation tools understand foreign-accented speech, and which FL speech features cause intelligibility breakdowns. English speech samples of 15 Brazilian Portuguese and 15 Spanish speakers were obtained from an online database (WEINBERGER, 2015) and submitted to two ASR dictation tools: Microsoft Word and VoiceNotebook. The resulting transcriptions were manually inspected, coded and categorized. The results show that overall intelligibility was high for both tools. However, many features of normal FL speech, such as vowel and consonant substitution, caused the ASR dictation tools to misinterpret the message leading to communication breakdowns. The results are discussed from a pedagogical viewpoint.
        Após a pandemia de Covid-19, as tecnologias digitais estão mais presente nas salas de aula do que nunca. O Reconhecimento Automático da Fala (RAF) oferece possibilidades interessantes para os aprendizes de uma língua estrangeira (LE) aumentarem sua produção oral. O RAF é especialmente adequado para a aprendizagem autônoma de pronúncia quando usado como uma ferramenta de ditado que transcreve a fala do estudante (McCROCKLIN, 2016). No entanto, as ferramentas de RAF são treinadas com falantes nativos monolíngues em mente, não refletindo a realidade dos falantes de inglês em uma escala global. Consequentemente, o presente estudo examinou quão bem duas ferramentas de ditado que utilizam ASR entendem a fala com sotaque estrangeiro e quais características causam falhas de inteligibilidade. Amostras de fala em inglês de 15 falantes de português brasileiro e 15 falantes de espanhol foram obtidas de um banco de dados online (WEINBERGER, 2015) e submetidas a duas ferramentas de ASR: Microsoft Word e VoiceNotebook. As transcrições foram manualmente inspecionadas, codificadas e categorizadas. Os resultados mostram que a inteligibilidade geral dos falantes foi alta para ambas as ferramentas. No entanto, muitas características normais, como modificações vocálicas e consonantais, da fala em LE fizeram com que as ferramentas de ditado ASR interpretassem mal a mensagem, levando a falhas de comunicação. Os resultados são discutidos do ponto de vista pedagógico.
      pubtype: Academic Journal
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