Ի՞նչ դասակարգման խնդիր ենք լուծում ֆոնեմների արտասանության գնահատման ժամանակ։

Երբ գնահատում ենք ֆոնեմների արտասանությունը, լուծվում է բազմասեր դասակարգման խնդիր (multi-class classification): Յուրաքանչյուր ֆոնեմ համապատասխանում է առանձին դասի, և մոդելը պետք է որոշի, թե որ դասին է պատկանում այդ ձայնային հատվածը: Սովորաբար օգտագործվում է աուդիո հատկությունների (MFCC, սպեկտրագրամներ) և նյարդային ցանցերի (օրինակ՝ կոնվոլյուցիոն կամ ռեկուրսիվ) մոտեցում, որոնք դասակարգում են աուդիո ազդանշանը ֆոնեմների ըստ։