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Desenvolvimento de um serious game para treino de pronúncia em português europeu
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Resumo(s)
A pronúncia é um dos componentes mais críticos da competência oral, podendo condicionar a inteligibilidade da fala mesmo quando o vocabulário e a gramática são adequados. No caso do Português Europeu, a oferta de ferramentas específicas para treino de pronúncia com feedback automatizado e registo sistemático do desempenho é ainda limitada. Este relatório descreve o desenvolvimento e a avaliação de um protótipo de serious game para treino de pronúncia em Português Europeu, concebido para funcionar em modo offline e apoiar tanto a prática autónoma como a integração em contextos educativos.
O trabalho segue uma metodologia de natureza aplicada, combinando engenharia de software e prototipagem iterativa. O protótipo integra uma interface gráfica desenvolvida em Python com Pygame, um módulo de reconhecimento automático de fala baseado no modelo Whisper, um conjunto de frases organizadas em três níveis de dificuldade e um sistema de registo de dados suportado em ficheiros JSON e na geração de relatórios PDF. Em cada tentativa, o utilizador ouve uma frase em Português Europeu, repete-a e obtém uma transcrição automática, uma percentagem de acerto calculada por palavra e a identificação de determinados padrões de erro fonético.
A avaliação do protótipo, realizada em contexto de prova de conceito, mostra que o sistema funciona de forma estável, gera métricas de desempenho interpretáveis e produz relatórios estruturados que permitem acompanhar a evolução ao longo do tempo. São igualmente discutidas limitações importantes, relacionadas com a escala e diversidade reduzidas dos dados, a dependência de um modelo ASR genérico e a cobertura parcial dos fenómenos fonéticos, apontando-se linhas de trabalho futuro para aprofundar a análise fonética, especializar o reconhecimento de fala e alargar o estudo a populações de utilizadores mais variadas.
Pronunciation is a critical component of oral proficiency and can strongly affect speech intelligibility, even when vocabulary and grammar are appropriate. In the case of European Portuguese, there is still a limited number of dedicated tools for pronunciation training that provide automatic feedback and systematic tracking of learner performance. This report presents the development and evaluation of a prototype serious game for pronunciation training in European Portuguese, designed to run offline and to support both individual practice and use in educational contexts. The work follows an applied research methodology, combining software engineering with iterative prototyping. The prototype integrates a graphical interface developed in Python with Pygame, an automatic speech recognition module based on the Whisper model, a set of sentences organised into three difficulty levels, and a data logging subsystem based on JSON files and PDF report generation. In each attempt, the user listens to a reference sentence in European Portuguese, repeats it, and receives an automatic transcription, a word-level accuracy score and the identification of specific phonetic error patterns. The proof-of-concept evaluation, based on a small exploratory dataset, indicates that the system operates stably, produces interpretable performance metrics and generates structured reports that enable monitoring of progress over time. Important limitations are also discussed, namely the limited scale and diversity of the data, the dependence on a generic ASR model and the partial coverage of phonetic phenomena. Future work directions include refining the phonetic analysis, specialising the speech recognition component and extending the empirical study to more diverse groups of users.
Pronunciation is a critical component of oral proficiency and can strongly affect speech intelligibility, even when vocabulary and grammar are appropriate. In the case of European Portuguese, there is still a limited number of dedicated tools for pronunciation training that provide automatic feedback and systematic tracking of learner performance. This report presents the development and evaluation of a prototype serious game for pronunciation training in European Portuguese, designed to run offline and to support both individual practice and use in educational contexts. The work follows an applied research methodology, combining software engineering with iterative prototyping. The prototype integrates a graphical interface developed in Python with Pygame, an automatic speech recognition module based on the Whisper model, a set of sentences organised into three difficulty levels, and a data logging subsystem based on JSON files and PDF report generation. In each attempt, the user listens to a reference sentence in European Portuguese, repeats it, and receives an automatic transcription, a word-level accuracy score and the identification of specific phonetic error patterns. The proof-of-concept evaluation, based on a small exploratory dataset, indicates that the system operates stably, produces interpretable performance metrics and generates structured reports that enable monitoring of progress over time. Important limitations are also discussed, namely the limited scale and diversity of the data, the dependence on a generic ASR model and the partial coverage of phonetic phenomena. Future work directions include refining the phonetic analysis, specialising the speech recognition component and extending the empirical study to more diverse groups of users.
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Palavras-chave
serious games treino de pronúncia Português Europeu reconhecimento automático de fala Whisper Computer-Assisted Pronunciation Training. pronunciation training European Portuguese automatic speech recognition
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