Identificación de errores frecuentes en la pronunciación del español en hablantes no nativos utilizando redes neuronales profundas (2022)
Este documento propone modelos basados en CNN y RNN-LSTM para la identificación de errores frecuentes del idioma español en estudiantes anglófonos y francófonos oriundos de Estados Unidos y Canadá. Las experimentaciones realizadas muestran una exactitud media de 88%, destacando desempeños superiores al 90% en las palabras bien pronunciadas, y superiores al 70% en la identificación de errores de pronunciación. Se implementan técnicas de Aumento de Datos, Regularización L2 y Dropout para prevenir sobreajuste de los parámetros durante el entrenamiento con la base de datos construida. Adicionalmente, se implementa Normalización por Capa, Normalización por Batch y técnicas de Data Pipeline para reducir los tiempos de entrenamiento por experimento.