Details

Изучение интонации играет большую роль в освоении русского языка, особенно для иностранцев, людей с речевыми нарушениями и специалистов голосовых профессий. Однако существующие приложения редко уделяют внимание интонационным конструкциям и их изучению, что снижает эффективность обучения. В связи с этим актуальной является задача создания доступного приложения для изучения интонаций, которое бы позволило более точно различать просодии русского языка. Именно этим занимается проект “Study Intonation”, частью которого является разрабатываемое программное обеспечение. Данная работа ставит целью разработать мобильное приложение для анализа и коррекции фразовой интонации с применением методов обработки речи. Задачи, которые решались в ходе разработки: 1. Анализ особенностей интонационных конструкций русского языка; 2. Проектирование архитектуры клиент-серверного мобильного приложения; 3. Разработка алгоритма оценки произношения на основе анализа частоты основного тона (F0); 4. Разработка клиентского Android-приложения на Kotlin с применением Jetpack Compose; 5. Разработка серверной части на Kotlin с применением Ktor; 6. Разработка Python-микросервиса для оценки произношения с применением FastAPI; 7. Тестирование системы в условиях реальной эксплуатации.

The study of intonation plays an important role in the development of the Russian language, especially for foreigners, people with speech disorders and specialists in voice professions. However, existing applications rarely pay attention to intonation constructions and their study, which reduces the effectiveness of learning. In this regard, the task of creating an accessible application for studying intonation, which would allow more accurately distinguishing the prosody of the Russian language, is urgent. This is exactly what the “Study Intonation” project is doing, of which the software being developed is a part. This work aims to develop a mobile application for the analysis and correction of phrasal intonation using speech processing methods. Tasks that were solved during development: 1. Analysis of the features of intonation constructions of the Russian language; 2. Designing the architecture of a client-server mobile application; 3. Development of an algorithm for pronunciation assessment based on the analysis of the pitch frequency (F0); 4. Development of an Android client application on Kotlin using Jetpack Compose; 5. Development of the server part on Kotlin using Ktor; 6. Development of a Python microservice for pronunciation assessment using FastAPI; 7. Testing the system in real-world operation.