Con la aceleracin de la integracin global, la demanda de enseanza del ingls aumenta cada vez ms. Por otro lado, los estudiantes chinos de ingls tienen dificultades para aprender ingls hablado debido a las limitaciones del entorno de aprendizaje y las condiciones de enseanza del ingls en China. El avance de la tecnologa de inteligencia artificial y el avance de las tcnicas de enseanza y aprendizaje de idiomas han dado paso a una nueva era de aprendizaje y enseanza de idiomas. La tecnologa de aprendizaje profundo permite resolver este problema. El reconocimiento del habla y la tecnologa de evaluacin son el ncleo del aprendizaje de idiomas, y la tecnologa de reconocimiento del habla es la base. Debido a los complejos cambios en la pronunciacin del habla, una gran cantidad de datos de la seal del habla, la alta dimensin de los parmetros caractersticos del habla y una gran cantidad de computacin de reconocimiento y evaluacin del habla, el gran volumen de procesamiento de la seal del habla requiere mayores requisitos de recursos y algoritmos de hardware y software. Sin embargo, los algoritmos tradicionales de reconocimiento del habla, como los algoritmos dinmicos de deformacin temporal, los modelos ocultos de Markov y las redes neuronales artificiales, tienen sus ventajas y sus inconvenientes. Se han encontrado con cuellos de botella sin precedentes, por lo que es difcil mejorar su precisin y velocidad. Para resolver estos problemas, este trabajo se centra en la evaluacin del efecto de la enseanza multimedia del ingls universitario. Se propone un algoritmo de red neuronal convolucional residual multinivel para el reconocimiento de la pronunciacin oral en ingls basado en una red neuronal convolucional profunda. Los experimentos demuestran que nuestro algoritmo puede ayudar a los alumnos a identificar incoherencias entre su pronunciacin y la pronunciacin estndar y a corregir errores de pronunciacin, lo que se traduce en una mejora del rendimiento en el aprendizaje del ingls oral.
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