Reference number : 172-2021-2022-Q2-968564, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Edinburgh, recipient country : GB, recipient province : nan, recipient city : Edinburgh, recipient postal code : nan, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation – Fonds d’idéation, program purpose english : The Ideation Fund is intended to encourage, test and validate transformative research ideas generated by teams of NRC scientific personnel and external collaborators with complementary capabilities, acting as a demonstration phase for a continually-evolving suite of research and development (R&D) deliverables at the NRC. The fund supports exploratory research through two mechanisms: the New Beginnings Initiative and the Small Teams Initiative., program purpose french : Le Fonds d’idéation vise à encourager, à mettre à l’essai et à valider les idées de recherche transformatrice des équipes scientifiques du CNRC et des collaborateurs externes dotés de capacités complémentaires. Il servira ainsi de plateforme de démonstration d’une série de produits livrables en matière de recherche-développement (R-D) en constante évolution au CNRC. Le Fonds appuie la recherche exploratoire au moyen de deux mécanismes : l’Initiative « Nouveaux débuts » et l’Initiative « Petites équipes »., agreement title english : Automated Modeling of Spoken Language for Language Proficiency Testing, agreement title french : Modélisation automatique de la langue parlée pour les tests de compétence linguistique, agreement number : 968564, agreement value : 25000.0, agreement start date : 2021-07-22, agreement end date : 2022-03-31, description english : We will develop automatic systems to evaluate the proficiency of non-native learners of French, considering primarily the acoustic-phonetic aspects of speech, rather than the lexical content. We will focus on measures such as fluency (measured by speaking rate), quality of pronunciation, and intelligibility. Higher-level measures of proficiency such as vocabulary sophistication, grammar and topic development will be left to NRC researchers.To evaluate our chosen measures, we will build our own systems for automatic speech recognition (ASR) for French speech, building in the capability to work well on non-native accents. Using our own system will allow us to access to the internal properties of the system, necessary to determine information such as word-level timings, word-level confidence measures, and the deviation of the user from standard pronunciations at the phonetic level, as well as detecting when the user is speaking.Using the extracted measures as input features, we will train downstream classifiers – such as deep neural networks – to predict human judgments of spoken language proficiency on a collection of recordings from language learners. We will further explore whether these classifiers can be trained in a language-independent way, using a collection from learners of English, for example., description french : Nous mettrons au point des systèmes automatisés pour évaluer les compétences des personnes qui apprennent le français et dont la langue maternelle n’est pas le français, en tenant principalement compte de l’aspect acoustique et phonétique de leur élocution, plutôt que de son contenu lexical. Nous nous concentrerons sur la mesure de la fluidité de l’élocution (le débit), la qualité de la prononciation et l’intelligibilité. Des chercheurs du CNRC se chargeront de mesures plus détaillées notamment sur le degré de sophistication du vocabulaire, la grammaire et le développement des sujets abordés.  Pour évaluer les paramètres choisis, nous construirons nos propres systèmes de reconnaissance automatique de la parole pour le français parlé, capables de fonctionner correctement lorsque le locuteur a un accent étranger. En utilisant nos propres systèmes, nous serons capables d’accéder à leurs propriétés internes pour déterminer par exemple le temps passé sur chaque mot, les mesures de confiance lexicale et toute déviation par rapport à la prononciation normale, sur le plan de la phonétique, ainsi que détecter les périodes d’élocution.En utilisant ces mesures comme données d’entrées, nous entraînerons en aval des classificateurs tels que des réseaux neuronaux profonds pour prévoir quelle serait l’évaluation par un humain des compétences d’élocution d’une série d’étudiants pour lesquels nous possédons des enregistrements. Nous tenterons de déterminer si ces classificateurs peuvent être entraînés d’une manière qui ne dépend pas de la langue utilisée, en utilisant par exemple des enregistrements vocaux d’étudiants qui apprennent l’anglais., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators., expected results french : À court terme, les résultats prévus sont des collaborations renforcées dans l’ensemble de l’industrie, du milieu universitaire et du gouvernement afin d’appuyer l’excellence en recherche. À moyen terme, les résultats prévus sont le développement de technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada