大语言模型与语音生成技术在英语听力教学中的应用角色探究

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是以大语言模型和语音生成技术为代表的智能技术，为英语教学特别是听力教学提供了新的教学创新机会。本文探讨了大语言模型与语音生成技术在听力教学中的应用，分析了其在优化听力材料生成、个性化学习路径设计及互动式学习中的作用。讨论了当前技术在应用中存在的问题，并展望了未来发展方向。

关键词：大语言模型；语音生成技术；英语听力教学

一、引言

随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）因具有自然语言理解和生成的能力，从海量数据中学习语言的规律和特点，可以实现语音识别、自然语言对话等功能，从而为教育者提供更加准确、全面的语言知识和教学资源（焦建利等，2023）。以ChatGPT等为代表的最新LLMs由于其在自然语言处理，特别是英语语言处理上的优势，使其可以方便地应用于英语教学中的阅读、写作和翻译等技能训练。与其他语言技能相比，人工智能工具在听力教学中的应用相对较少（转引自 Edmett et al.， 2023，见许家金等，2024）。这可能跟现阶段大语言模型的应用主要侧重于文本互动有关（许家金等，2024）。笔者作为高校英语听力教师，也在思考如何有效将大语言模型生成的文本应用于英语听力教学中。随着短视频兴起，文字转换语音生成技术（Text-to-Speech，TTS）为LLMs应用于英语听力教学提供了可能性。TTS技术能够将大语言模型生成的文本材料转换为语音，实现从文本到听力材料的无缝衔接。这种技术的结合为英语听力教学提供了灵活性。无论是学生在课堂上还是课后，这两种技术都为学生提供了多样化的学习体验。

本研究旨在探讨LLMs与TTS技术在英语听力教学中的应用，以及这两种技术结合如何优化听力材料生成、设计个性化学习路径、提升互动学习体验。同时讨论当前技术的局限性，并对发展前景进行展望。

二、大语言模型与语音生成技术在教学中的应用现状

大语言模型的教学应用现状

LLMs目前在教学中的应用主要集中在文本生成和对话模拟上。ChatGPT等模型通过对海量文本数据的学习，能够生成各种类型的文本材料，从对话场景、新闻报道到学术材料。这使教师能够快速生成与课程相关的教学资源，减少备课时间。特别是在英语听力教学中，教师可以利用LLMs生成与社会热点相关的文本，并结合TTS技术将这些文本转化为语音，形成全新听力资源。

此外，LLMs还可帮助学生进行语言训练，通过与模型进行互动，模拟交流情境。这为英语听力教学提供了更为灵活的方式，使学生不再依赖于预设的语音材料，而是能够根据自身能力和学习进度进行学习。

语音生成技术的应用现状

尚佳琪（2024）指出，LLMs技术目前广泛应用于短视频平台、人工客服和智能阅读等方向，其核心优势在于可以快速将文本转化为语音，并且通过调整语速、语调和音色，生成不同口音和风格的语音材料。过去，这项技术生成的语音常显得生硬、缺乏情感表达，但近年来，随着人工智能技术在音频和图像生成方面的广泛应用，这项技术目前生成的语音更自然。教师可以通过调整生成的语音语速，逐步提高听力训练的难度，更好地帮助学生适应不同的英语语言节奏和发音习惯。还可以根据学生的不同需求，定制语音材料，为不同水平的学生提供适合的听力内容。

三、大语言模型结合语音生成技术在英语听力教学中的应用

听力材料的自动生成

传统的英语听力教材因版权等原因更新慢，逐渐与实际生活脱节。学生难以从中获取最新的语言表达形式，使学习内容变得单一且缺乏吸引力。而且传统英语听力教学材料内容多以欧美等国家地区的相关内容构成，缺乏与中国相关的内容，不利于课程思政的实行。而LLMs与TTS技术的结合则提供了有效解决问题的方案。LLMs可根据当前的社会热点与语言发展生成最新文本，通过TTS技术快速转化为语音，为学生提供最新鲜、最具时代感的听力资源。这既丰富了教学内容，又提升了学生的学习兴趣。

个性化学习路径的设计

听力教学的关键挑战在于如何为不同水平的学生提供适合的听力材料。传统的英文听力教学无论是教学内容还是教学模式，都只能围绕大部分学习者的需求进行展开，无法兼顾水平较差或者水平较好的同学的需求（王锦，2020）。而LLMs与TTS技术的结合使个性化学习路径成为可能。通过分析学生的学习进度，教师可以生成适合每个学生的材料，并通过TTS技术提供不同语速、语调的语音材料。例如，对于听力基础较弱的学生，可以生成较慢语速、发音清晰的语音材料，帮助他们逐渐适应语言节奏。这种个性化的学习路径不仅提高了学习的针对性，还大大提升了学习效率。

互动式学习的增强

互动式学习是语言学习的重要环节。在听力教学中，结合口语练习，有助于有效提升学生英语听说能力。通过交流，学生可以更好地掌握语言应用技能。LLMs模拟多种对话情景，并结合语音生成技术生成接近真实的语音，帮学生进行互动式学习。学生不仅可以通过听力理解对话内容，还可以与某些具备语音生成的模型进行对话，提升自己的表达能力。教师可以设计模拟对话场景，学生扮演不同的角色与模型互动。模型生成的语音能提供及时的反馈，使学生感受真实的语言交流。这种互动学习增强了学生的参与感，并有效提升了语言运用能力。

四、大语言模型与语音生成技术的未来发展

LLMs和TTS技术在英语听力教学中展示出了巨大潜力，但在推广应用过程中，仍有问题亟待解决。首先，生成语音的自然度虽有进步，但在复杂情感表达或非结构化对话时，仍可能机械化和不自然。特别是学生希望获得更接近真实对话的语感时，这种不自然的语音反馈会对他们的学习效果产生负面影响。

此外，LLMs在生成材料时，依赖训练数据的质量与指令的精准度。如果输入数据不够丰富或指令不精确，大语言模型生成的材料可能难以达到期望效果。如何使LLMs生成高质量、符合教学目标且具有多样性深度的内容，是未来研究的重要方向。

LLMs与TTS技术提供了个性化学习的可能性，但要真正融入课堂，还需设计更智能的反馈机制。结合自动化的错误分析系统，通过语音识别技术实时监测学生发音和理解，提供针对性的调整意见和补充材料，实现因材施教。这种交互式反馈系统能帮助学生在自学过程中获得教师不在场时的指导，有效提升学习效率。

随着人工智能技术的发展，TTS技术有望实现更多定制化功能。未来不仅能够调节语速、语气和音色，还可能加入更多情感和语境因素。通过分析不同情境下学生的需求，生成相应的语音材料，使学生能体验到更复杂的语言情境，更好地适应多元化的实际交流环境。

未来的英语听力教学可能不再局限于传统静态学习资源，而是通过人工智能驱动的动态生成，让学习材料实时响应学生需求。这种教学模式中，教师的角色将转向内容的指导者和设计者，而非直接的信息传递者。

结论

大语言模型与语音生成技术为英语听力教学带来了新的活力，通过动态、个性化的资源，满足学生的多层次学习需求。尽管在语音自然度和内容深度上仍有改进空间，但随着技术优化，这些问题有望解决。未来，随着技术逐步成熟，英语听力教学将更加智能化、互动化，有效克服传统教学的问题，实现更优的教学效果。

参考文献

[1] Edmett， A.， Ichaporia， N.， Crompton， H.， & Crichton， R. Artificial Intelligence and English Language Teaching： Preparing for the Future [M]. London： British Council， 2023.

[2]黄子成. 大型预训练语言模型在英语语用教学中的应用[J]. 英语广场， 2024， （7）： 79-82.

[3]焦建利， 陈婷. 大型语言模型赋能英语教学： 四个场景[J]. 外语电化教学， 2023（2）： 12-18.

[4]尚佳琪. TTS语音合成技术在高中英语听力教学中的应用研究[D]. 延安大学， 2024.

[5]王锦. 人工智能背景下高职英语听说教学模式改革[J]. 太原城市职业技术学院学报， 2020， 8： 135-137.

[6]许家金， 赵冲. 大语言模型在英语教学中的角色[J]. 外语教育研究前沿， 2024， 7（1）： 3-10.