前言
自动语音识别技术(ASR,AutomaticSpeechRecognition)，是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入内容。ASR在语言学习中发挥着重要的作用。一方面，ASR提供了大量的练习及不同视觉呈现的形式，支持不同类型的口语练习，对学生的发音训练具有明显帮助；另一方面，ASR可以为学生的操练和练习活动提供实时反馈，从而将教师从大量的、一对多的工作中解放出来。
本文前半部分介绍一项在翻转课堂上使用语音识别技术提高英语外语学习者的口语复杂性的研究，点击文末的原文链接可查看该论文全文；后半部分提供了一些网站和app，并介绍了我们基于该研究所设计的一个ASR技术在英语辨音练习中应用的教学案例片段。1文献简介
该文章于年发表在AustralasianJournalofEducationalTechnology期刊，题目为UsingAutomaticSpeechRecognitionTechnologytoEnhanceEFLLearners’OralLanguageComplexityinaFlippedClassroom（在翻转课堂中利用自动语音识别技术提高英语学习者口语的复杂性）。作者为MichaelYi-ChaoJiang,MorrisSiu-YungJong,WilfredWing-FatLau,Ching-SingChai。
该研究以翻转英语的外语课程为研究对象，探讨自动语音识别技术对口语复杂度的影响。共有位某大学的大一本科生参与了为期14周的准实验。本研究使用的ASR工具为讯飞听见（讯飞语记），如下图:
讯飞听见可以帮助学生将语音转写为文字，使他们实时发现自己发音或形态句法中的错误。此外，讯飞听见还有中英互译功能，当学生不知道如何准确地用英语表达时，可以使用该软件翻译，从翻译出来的表达中学习。
2研究过程
名某中国高校的大一学生参与本次研究，所有学生都在Unipus平台上注册了大学英语这门必修课程，93%的学生几乎没有过翻转学习的经验。该课程为期14周，旨在培养学生的综合英语技能，学生们每周有两次45分钟的面对面上课，在上课前学生要进行自学。
在课程开始之前，学生们被随机分配到一个EG（实验组）和CG（对照组）中。所有学生都会在上课前一周收到Unipus平台上的资料，他们可以通过
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