研究对比声学与文本信号识别学习者母语
原文标题：Acoustic and Lexical Signals for Native Language Identification of Language Learners
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论文利用学习者英语口语语料，比较基于 WavLM 的音频母语分类器与基于转录文本的 GPT-4o 零样本分类器。完整转录下音频整体更优，但文本在 A2 至 C1 水平更强；限制转录长度会显著降低文本准确率，而音频对输入长度不敏感。
- 问题
- 如何从学习者口语识别其母语。
- 方法
- 对比 WavLM 音频分类器与 GPT-4o 零样本转录分类器，按 CEFR 等级分析表现差异。
- 结果
- 完整转录下音频整体更优，文本在 A2 至 C1 更强；截断转录显著降低文本准确率，音频对输入长度不敏感
- 影响
- 提示语音与文本信号各有适用区间，做发音评测或口音识别的团队可据此选模态。
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