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Análise do reconhecimento automático de fala aplicado ao ensino de pronúncia de língua estrangeira

One of the challenges when learning a new language is pronunciation. This final paper aims tovalidate the use of automatic speech recognition technology applied to teaching pronunciation.According to the research presented, there is no consensus among researchers about howefficient the t...

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Autor principal:	Gomes, Rafael Souza
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2023
Assuntos:	Reconhecimento automático da voz Interlíngua (Aprendizagem de línguas) Aplicativos móveis Automatic speech recognition Interlanguage (Language learning) Mobile apps CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30386
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spelling	riut-1-303862023-01-20T06:06:37Z Análise do reconhecimento automático de fala aplicado ao ensino de pronúncia de língua estrangeira Analysis of automatic speech recognition applied to foreign language pronunciation teaching Gomes, Rafael Souza Scheffel, Roberto Milton Passarini, Rosane Fátima Santos, Eduardo Pezutti Beletato dos Scheffel, Roberto Milton Reconhecimento automático da voz Interlíngua (Aprendizagem de línguas) Aplicativos móveis Automatic speech recognition Interlanguage (Language learning) Mobile apps CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO One of the challenges when learning a new language is pronunciation. This final paper aims tovalidate the use of automatic speech recognition technology applied to teaching pronunciation.According to the research presented, there is no consensus among researchers about howefficient the technology can be. Therefore, the work aims primarily to analyze and comparethe assertiveness rate of the APIs: Google Speech to Text, Rev.Ai, and Web Speech API.The second part of the work consists of carrying out a practical test with English studentsthrough a prototype of a pronunciation teaching application that uses the Web Speech API forautomatic transcriptions. Thus, it is expected that the results of this work can contribute tofuture educational projects that use automatic speech recognition. Um dos desafios ao se aprender um novo idioma é a pronúncia. Esse trabalho visa validar o uso da tecnologia de reconhecimento automático de fala aplicada ao ensino de pronúncia. Segundo as pesquisas apresentadas, não há um consenso entre os pesquisadores sobre o quão eficiente a tecnologia pode ser. Diante disso, o trabalho tem como objetivo primeiramente analisar e comparar a taxa de assertividade das API: Google Speech to Text, Rev.Ai e Web Speech Api. A segunda parte do trabalho consiste na realização de um teste prático com alunos de inglês através de um protótipo de um aplicativo de ensino de pronúncia que utiliza a Web Speech Api para transcrições automáticas. Dessa forma espera-se que os resultados do presente trabalho possam contribuir para futuros projetos didáticos que utilizem o reconhecimento automático de fala. 2023-01-19T19:11:10Z 2023-01-19T19:11:10Z 2021-12-01 bachelorThesis GOMES, Rafael Souza. Análise do reconhecimento automático de fala aplicado ao ensino de pronúncia de língua estrangeira. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30386 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Toledo Brasil Tecnologia em Sistemas para Internet UTFPR
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description	One of the challenges when learning a new language is pronunciation. This final paper aims tovalidate the use of automatic speech recognition technology applied to teaching pronunciation.According to the research presented, there is no consensus among researchers about howefficient the technology can be. Therefore, the work aims primarily to analyze and comparethe assertiveness rate of the APIs: Google Speech to Text, Rev.Ai, and Web Speech API.The second part of the work consists of carrying out a practical test with English studentsthrough a prototype of a pronunciation teaching application that uses the Web Speech API forautomatic transcriptions. Thus, it is expected that the results of this work can contribute tofuture educational projects that use automatic speech recognition.
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