Uitspraak trainen met een computer: is dat mogelijk?

1. Uitspraak trainen met een computer:is dat mogelijk? Ambra Neri Catia Cucchiarini, Helmer Strik Radboud Universiteit Nijmegen, CLST

2. Inleiding Context: • CAPT: Computer Assisted Pronunciation Training Automatische feedback op uitspraak(-fouten) • Wat is het effect op de uitspraak? • Buitenlanders die Nederlands leren (NT2). De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

3. Inleiding Doelstellingen: • Bepalen wat belangrijke uitspraakfouten zijn: 11 doelklanken • Automatische detectie van uitspraakfouten. • Geven van feedback over uitspraakfouten. • Bestuderen van de effecten van deze feedback op het leerproces. • Opstellen van richtlijnen voor het gebruiken van spraak-technologie en -analyse in computerondersteund taalonderwijs (COTO). De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

4. Dutch CAPT systeemOverzicht Het programma bevat 4 lessen die ieder bestaan uit: • Video: soap-opera met Nederlandse acteurs (uit Nieuwe Buren, een communicatieve multimediale leermethode) • 3 verschillende soorten oefeningen: • 22 dialogen: rol spelen • 46 oefeningen: vragen beantwoorden • 38 oefeningen: woorden uitspreken De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

5. Video: een voorbeeld De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

6. De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

7. De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

8. De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

9. De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

10. De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

11. Proefpersonen Alle proefpersonen volgden ‘reguliere’ lessen. 3 groepen, Exp. + 2 controle groepen: • Exp. - 15 pp. - Dutch CAPT systeem wel feedback over uitspraak • NiBu - 10 pp. - Nieuwe Buren geen feedback over uitspraak • Geen - 5 pp. - Niets extra’s [geen feedback over uitspraak] De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

12. Evaluatie Proefpersonen: • Vragenlijsten - resultaten: positief • Sets van 5 fonetisch rijke zinnen inspreken • Pre (set 1) – voor het exp. • Post (set 1) – na het exp. • Gen (set 2) – na het exp. 6 experts: • Beoordeling sets van 5 fonetisch rijke zinnen • Segmentele kwaliteit • Hoge agreement De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

13. Resultaten: scores 6 experts De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

14. Extra analyses Vervolgens zijn extra analyses uitgevoerd om meer inzicht te krijgen in de resultaten. O.a. tellen van het aantal gemaakte fouten • Voor 11 doelklanken • Voor andere klanken De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

15. % errors (relative to type) 25.00% 20.00% 15.00% pre-test 10.00% post-test 5.00% 0.00% Exp. Controle Exp. Controle 11 doelklanken andere klanken Percentage fouten De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

16. Scores 6 experts Nadere analyse van de scores van de 6 experts. Correlaties - van expert scores met • 0.88 - % fouten in klanken • 0.67 - % fouten in 11 doelklanken • 0.85 - % fouten in andere klanken In de fonetisch rijke zinnen: • 18.5% : doelklanken • 81.5% : andere klanken De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

17. Metadata Onevenwichtige verdeling van Arabische sprekers over de groepen: • Geen in controle groepen (NiBu & Geen) • Wel in Exp. groep • 6 (40%) Arabisch (Ar) • 9 (60%) Indo-Europees (IE) De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

18. Metadata De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

19. Conclusies • Uitspraak trainen met een computer: is dat mogelijk? Antwoord: Ja! • Automatisch gegenereerde feedback : Significant grotere reductie in aantal fouten voor de doelklanken De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

20. Meer informatie EINDE Voor meer informatie, zie • //lands.let.ru.nl/projects/DutchCAPT.html • //lands.let.ru.nl/staff/neri.php • //lands.let.ru.nl/staff/catia.php • //lands.let.ru.nl/staff/strik.php • zap.to/helmer De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05

21. Meer informatie Voor meer informatie, zie • //lands.let.ru.nl/projects/DutchCAPT.html • //lands.let.ru.nl/staff/neri.php • //lands.let.ru.nl/staff/catia.php • //lands.let.ru.nl/staff/strik.php • zap.to/helmer De dag vd Fonetiek, Utrecht, 22-12-05