Gesprochene Sprache belohnt keine Anstrengung — sie belohnt Präzision. JunaTalk hört jede Silbe, die Sie sagen, und bewertet sie anhand zweier Signale: der Laute, die Sie gebildet haben, und wo Sie die Betonung gesetzt haben. Die roten, gelben und grünen Markierungen zeigen genau, welche Silbe Sie Punkte gekostet hat.
Laute. Haben deine Laute dem Zielakzent entsprochen? Ein /r/, das wie ein /l/ klingt, ein verpasstes /θ/ — alles wird auf Silbenebene erkannt.
Betonung & Tonhöhe. In akzentzählenden Sprachen wirkt die falsche Betonung wie ein fremder Akzent; in Tonsprachen ergibt der falsche Tonverlauf ein anderes Wort. JunaTalk bewertet das Signal, das für deine Sprache zählt. JunaTalk vergleicht deine Sprachmelodie mit der eines Muttersprachlers bei derselben Phrase.
Wir nehmen das bessere der beiden, damit ein einzelnes schwaches Signal nicht die ganze Silbe verdirbt. Sie sehen beide Anzeigen, weil beide zählen — und weil zu wissen, welche abgerutscht ist, Ihnen sagt, woran Sie arbeiten sollten.
Nach jedem Satz wird jede Silbe auf einer Skala von 0–100 neu eingefärbt. Grün bedeutet, ein Muttersprachler würde es als dieses Wort hören. Gelb bedeutet, Sie waren nah dran, aber abgewichen. Rot bedeutet, die Silbe wird missverstanden.
Tippen Sie auf eine farbige Silbe, um ihre individuellen Laut- und Betonungswerte zu sehen. Die Aufschlüsselung zeigt Ihnen, ob Sie das Richtige falsch (Laute) oder das Falsche richtig (Betonung) gesagt haben.
Ob gelb, rot oder auch nur aus Neugier grün — tippen Sie auf jede Silbe, um das Wort-Popover zu öffnen. Sie sehen Ihre genauen Werte — Laute und Betonung, oder Laute und Ton bei Tonsprachen —, hören das Referenzaudio in jedem Tempo und starten mit einem Tipp eine gezielte Lektion rund um dieses Wort.
Spracherkennung, gebaut für akzentbehaftete Stimmen — nicht nur für amerikanische Nachrichtensprecher. Trainiert, Sie korrekt zu verstehen, auch wenn Sie noch nicht ganz da sind.
Phonembasierte Bewertung auf Branchenniveau (Azure). Jede Silbe wird gegen das Referenzaudio Ihres Zielakzents bewertet.
Maßgeschneiderter Vergleich der Silbenbetonung gegen die RMS-Hüllkurve der muttersprachlichen Referenz. Erkennt Betonungsabweichungen, selbst wenn die Laute perfekt sind.
Asymmetrischer exponentiell gleitender Durchschnitt — schnell nach oben (Gewichtung 0,75), langsam nach unten (0,35). Spiegelt echtes Lernen wider, keine einmaligen Ausrutscher.
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