Šiame technologijų amžiuje šiuolaikinis vartotojas naudoja begalę įvairiausių aplikacijų pradedant nuo navigacijos baigiant žingsnių matavimo programėlėmis. Susidomėjimas naujomis, įdomiomis programėlėmis kasdien vis auga. Dažnas vartotojas mėgsta naudotis programėlėmis savarankiškai bei neišeinant iš namų, todėl funkcijos, kurios yra programėlėje daro didelę įtaką kiek vartotojas gauna naudingos informacijos ir ar ji yra pateikima korektiškai ir kokybiškai. Šiuo metu rinkoje galima rasti ne vieną kalbų mokymosi programėlę. Daugelis veikiančių kalbų mokymosi programėlių turi pagrindines funkcijas, ne visos moko populiariausios pasaulyje anglų kalbos, blogas žodžio ištarimas nėra vertinamas ir vartotojui nepateikiama analizė bei grįžtamasis ryšys. Daugelis programėlių nevertina tarimo, ar vartotojas teisingai taria žodį, vertinimas paliekamas pačiam vartotojui. Daugelis žmonių nori tobulinti savo kalbos įgūdžius dėl įvairių priežaščių – kelionių, darbo ar akademinių tikslų. Studentai ar kiti asmenys pvz. aktoriai, lektoriai, diktoriai nuolat ieško inovatyvių sprendimų, kaip greitai ir teisingai išmokti teisingo svetimos kalbos tarimo. Rinkoje nepavyko rasti kalbų mokymosi programėlės, kuri naudotų dirbtinį intelektą, gebėtų atpažinti ir analizuoti kiekvieną ištartą fonemą. Kurti dirbtinio intelekto pagrindu veikiantį sprendimą/algoritmą, skirtą vertinti žmogaus kalbančio ne gimtąja kalba tarimo teisingumą yra iššūkis susijęs su natūralios kalbos apdorojimu. Šis algoritmas gebės suprasti kalbos taisykles, kontekstą ir intonaciją bei kitus veiksnius, kurie lemia sėkmingą žodžio tarimą. Tokio algoritmo sukūrimas būtų labai naudingas, nes jo dėka vartotojai gebėtų išmokti teisingo svetimos kalbos tarimo. Šio projekto metu ketinama sukurti inovatyvų, dirbtinio intelekto modeliais pagrįstą įrankį, skirtą vertinti žmogaus šnekančio ne gimtąja kalba tarimą ir tarimo teisingumą. Projekto metu ketinama susitelkti į kiekybinį tarimo įvertinimą, segmentuojant ištartus žodžius į atskirus segmentus ir pateikiant vartotojui ne tik apibendrintą tarimo atitikmens teisingam įvertinimą, tačiau ir parodyti, kuriame žodyje ir kuri fonema yra ištarta geriau, o kuri blogiau, įvertinant balais ar taikant spalvinę skalę nuo žalios iki raudonos (priklausomai nuo to, į kokį taikymą jo tiražavimo metu bus integruojamas projekte sukurtas sprendimas). Projekte atlikus suplanuotas MTEP veiklas bus sukurtas pažangus kalbos mokymo įrankis, kurio pagrindinis akcentas yra individualus tarimo gerinimas. Pasitelkiant naujausius specializuotus dirbtinio intelekto modelius bus sukurtas produktas kuris galės detaliai analizuoti kiekvieną fonemą vartotojo kalboje, papildomai pateikiant vartotojui tikslius ir naudingus patarimus, kaip tobulinti savo šnekos įgūdžius. Šio įrankio sukūrimas galėtų būti lengvai integruojamas į esamus kalbos mokymo produktus, tiek mokomosiose programose, tiek inetrnetinėse platformose. Tokios sprendimo sukūrimas galėtų būti naujas įrankis mokyklose, universitetuose, kalbų mokymų centruose. Šios galimybės leistų sprendimą pasiūlyti įvairioms mokymosi platformos įtraukiant mūsų sukurtą produktą, kaip pagalbinį įrankį.