자동화된 발음 평가를 학습시키는 것은 종종 수집 비용이 많이 드는 레이블링된 학습자 오류 데이터나 비원어민 코퍼스(non-native corpora)에 의존합니다. 우리는 원어민 음성 자원만으로 학습되며, 비지도 방식(unsupervised)으로 작동하거나 소수의 점수가 매겨진 발화 세트로 가볍게 보정(lightly calibrated)되는 경량 프레임워크를 제안합니다. 추론 시, 학습자의 음성은 자기지도학습(SSL) 인코더와 K-means 코드북(codebook)을 통해 이산화(discretized)됩니다. 원어민 시퀀스로 학습된 토큰 언어 모델(token language model)은 놀람도(surprisal)를 계산하며, 여기서 높은 놀람도는 음소 배열론적 편차(phonotactic deviation)를 나타냅니다. 우리는 참조 텍스트로부터 원어민 토큰 시퀀스를 예측하고 이를 음향 토큰(acoustic tokens)에 정렬하여 오류에 민감한 특징(error-sensitive features)을 도출하는 전사 가이드형 Text2DUnit--DTW 모듈을 추가합니다. 놀람도와 정렬 특징은 단순 회귀(simple regression)를 통해 융합됩니다. SpeechOcean762 데이터셋에서 전사 가이드를 사용했을 때 PCC가 0.60에서 0.66으로 향상되었으며, 이는 지도 학습(supervised) 베이스라인에 근접한 수치입니다. L2-ARCTIC에 대한 교차 데이터셋 평가에서도 일관된 성능 향상을 보여주었습니다.