كان هناك طلب متزايد لتطوير أنظمة التدريب اللغوية بمساعدة الكمبيوتر (النقص)، والتي يمكن أن توفر ملاحظات حول سوء الأخطاء وتسهيل المتعلمين اللغة الثانية (L2) لتحسين إجادتها الناطقة من خلال الممارسة المتكررة. نظرا لنقص الكلام غير الأصلي لتدريب الوحدة النمطية للتعرف على الكلام التلقائي (ASR) من نظام النقيب، فإن أداء الكشف عن الأخطاء السخطية المقابلة غالبا ما يتأثر بشكل غالبا بواسطة unffect ASR. وإذ تدرك هذه الأهمية، فإننا في هذه الورقة طرحت طريقة اكتشاف أخطاء أخطاء في مرحلتين. في المرحلة الأولى، تتم معالجة الخطاب الذي ينطقه متعلم L2 من خلال وحدة ASR المناسبة لإنتاج فرضيات تسلسل الهاتف N-Best. في المرحلة الثانية، يتم تغذية هذه الفرضيات في نموذج النطق الذي يسعى إلى التنبؤ بأمانة بفرض رسوم تسلسل الهاتف الذي هو على الأرجح واضحا من قبل المتعلم، وذلك لتحسين أداء اكتشاف أخطاء أخطاء. أجرت التجارب التجريبية مجموعة بيانات قياسية باللغة الإنجليزية تأكيد فائدة طريقتنا.