Assessment of L2 Oral Proficiency using Speech Large Language Models

📄 arXiv: 2505.21148v1 📥 PDF

作者: Rao Ma, Mengjie Qian, Siyuan Tang, Stefano Bannò, Kate M. Knill, Mark J. F. Gales

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-05-27

备注: submitted to Interspeech

💡 一句话要点

利用多模态大语言模型评估L2口语能力以解决自动评分问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 口语评估 自动评分 多模态大语言模型 语音处理 机器学习 教育技术 语言学习

📋 核心要点

  1. 现有的自动评分系统在信息传递和评估准确性方面存在不足，尤其是级联系统和端到端模型的局限性。
  2. 本文提出利用多模态大语言模型作为L2口语能力评估工具，通过比较不同的训练策略来提升评估效果。
  3. 实验结果显示，语音大语言模型在两个数据集上表现优异，超越了所有竞争基线，并在跨任务评估中展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

随着L2英语使用者的增加，对口语评估的自动评分系统的需求也在上升。传统的统计模型、文本编码器和自监督语音模型在这一任务中应用广泛，但级联系统存在信息损失，而端到端评分器也有其局限性。本文探讨了多模态大语言模型在L2口语能力评估中的潜力，比较了不同的训练策略，结果表明，语音大语言模型在两个数据集上均超越了以往的竞争基线，展现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有L2口语能力自动评分系统的信息损失和准确性不足的问题，尤其是级联系统和端到端模型的局限性。

核心思路：通过利用多模态大语言模型，探索其在L2口语能力评估中的潜力，采用回归和分类目标的不同训练策略，以提高评分的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估四个主要模块。数据预处理阶段负责音频数据的清洗和准备，特征提取阶段则利用大语言模型提取语音特征，模型训练阶段进行回归和分类任务的训练，最后在评估阶段进行性能测试。

关键创新：最重要的创新点在于将多模态大语言模型应用于L2口语能力评估，克服了传统方法的信息损失问题，且通过预训练的音频理解知识增强了模型的泛化能力。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数以优化模型的回归和分类性能，同时在网络结构上进行了调整，以适应多模态输入的特征提取需求。

📊 实验亮点

实验结果显示，语音大语言模型在两个数据集上的表现超越了所有竞争基线，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），并在跨任务评估中展现出强大的泛化能力，证明了其作为L2口语能力评估工具的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语言学习、教育技术和自动评分系统等。通过提供更准确的口语能力评估工具，可以帮助教育机构更好地评估学生的语言能力，并为个性化学习提供数据支持，未来可能在全球范围内推广使用。

📄 摘要（原文）

The growing population of L2 English speakers has increased the demand for developing automatic graders for spoken language assessment (SLA). Historically, statistical models, text encoders, and self-supervised speech models have been utilised for this task. However, cascaded systems suffer from the loss of information, while E2E graders also have limitations. With the recent advancements of multi-modal large language models (LLMs), we aim to explore their potential as L2 oral proficiency graders and overcome these issues. In this work, we compare various training strategies using regression and classification targets. Our results show that speech LLMs outperform all previous competitive baselines, achieving superior performance on two datasets. Furthermore, the trained grader demonstrates strong generalisation capabilities in the cross-part or cross-task evaluation, facilitated by the audio understanding knowledge acquired during LLM pre-training.