@article {215,
	title = {Automatische detectie van uitspraakfouten: een akoestisch-fonetische aanpak},
	year = {2004},
	publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen},
	address = {Utrecht, The Netherlands},
	abstract = {<p>Om feedback te kunnen geven op de uitspraak van een buitenlander die een vreemde taal leert in een Computer-Aided Language Learning (CALL) omgeving zullen uitspraakfouten automatisch gedetecteerd moeten worden. Een veel gebruikte detectietechniek is die van de "confidence measures"; deze maten worden automatisch berekend met behulp van een automatische spraakherkenner. Een van de grootste nadelen van deze techniek is dat de detectie nauwkeurigheid te laag is. Dat kan te maken hebben met het feit dat "confidence measures" voor alle klanken op dezelfde manier berekend worden; er wordt dus niet gefocused op specifieke eigenschappen van individuele uitspraakfouten.</p>

<p>Wij presenteren een akoestisch-fonetische aanpak waarin we wel specifieke (namelijk akoestisch-fonetische) features gebruiken om uitspraakfouten te detecteren. We zullen ons concentreren op een frequente uitspraakfout in het Nederlands: de niet-stemhebbende velaire fricatief /x/ die foutief wordt uitgesproken als een niet-stemhebbende velaire plosief /k/. Onze experimenten laten zien dat deze akoestisch-fonetische aanpak uitspraakfouten van /x/ kan detecteren met een nauwkeurigheid die hoger is dan die van de "confidence measures".</p>
},
	author = {Khiet Truong and Helmer Strik and Catia Cucchiarini and Ambra Neri}
}
