研究者提出基于自监督模型的L2发音偏差评估方法

Tina Raissi、Nhan Phan 和 Mikko Kurimo 提出一种基于自监督语音模型的二语（L2）发音偏差评估方法。该方法利用母语者音素类平均构建低维参考子空间，通过计算二语语音与对应母语坐标的距离来衡量发音偏差，无需平行录音或专用发音标签。 研究显示，在不同编码器下，该原生参考距离与口语熟练度呈现高达 -0.5 的负 Spearman 相关，即熟练度越高，距离越小。该论文已被 NeurIPS 2026 语言基础模型原则研讨会（LP4FM）接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。