arXiv cs.CL· Maggie Dong, Rohit Mekkoth, Zixuan Wang, Cheol Jun Cho, Jiachen Lian, Gopala Anumanchipalli·· 12 小时前AI 评分34
KIRA：面向儿童的双路径阅读筛查系统
KIRA: A Full-Stack Reading Screening System with Dual-Pathway Analysis for Children
AI 导读
KIRA 是一个面向儿童早期阅读筛查的双路径系统，将词级流利度评分与音素级错误检测结合，通过适配儿童语音的预训练词和音素识别器，把词错误率从 13.88% 降至 8.84%，音素错误率从 41.66% 降至 23.00%。
正文 · AI 翻译
摘要：低年级阅读筛查对于识别有阅读困难风险的儿童至关重要。现有的基于 AI 的筛查工具在分析范围和评估指标上往往存在局限，或者是缺乏透明模型规格与评估的专有系统。我们提出 KIRA，一个双通路筛查系统，将词级流利度评分与详细的音素级错误检测相结合。我们将预训练的词识别器和音素识别器适配到儿童语音，将词错误率从 13.88% 降至 8.84%，音素错误率从 41.66% 降至 23.00%。借助这些适配儿童的模型，我们实现了单词朗读（WRE）和口语阅读流利度（ORF）这两项 K-2 筛查中的基础任务。该系统将这些识别器与面向教师的网页界面集成，呈现流利度分数以及音素反馈，以便进行有针对性的干预。KIRA 将现代儿童语音识别带入一个全栈、可部署、面向课堂的阅读筛查工具。
| 评论： | 已被 IEEE Spoken Language Technology 2026 接收 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.28840 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.28840v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.28840 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Maggie Dong [查看邮箱]
[v1]
2026 年 10 月 20 日星期二 19:10:45 UTC（579 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org