本研究提出了多种合成语音生成方法，以提高发音错误检测的准确性，并开发了新数据集RedPen用于评估语音模型。通过合成数据训练，显著提升了纠错模型的性能，解决了对人类语音数据的依赖问题。此外，研究还探讨了伪造音频检测和标点恢复模型的改进，强调了人类知识在技术中的重要性。