為了提高英語口語發(fā)音錯(cuò)誤捕捉能力,提出基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英語口語發(fā)音錯(cuò)誤捕捉方法。構(gòu)建英語口語發(fā)音信號(hào)檢測(cè)模型,采用多傳感融合跟蹤識(shí)別方法進(jìn)行語音信號(hào)采集,結(jié)合時(shí)頻特征分解方法進(jìn)行發(fā)音錯(cuò)誤信息的特征提取,建立發(fā)音錯(cuò)誤信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征分析模型,采用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行發(fā)音錯(cuò)誤信號(hào)的特征篩選和分類識(shí)別,實(shí)現(xiàn)英語口語發(fā)音錯(cuò)誤捕捉。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行英語口語發(fā)音錯(cuò)誤捕捉的準(zhǔn)確性較高,實(shí)用性強(qiáng)。 

【文章來源】：黑龍江工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(綜合版). 2020,20(08)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

英語口語發(fā)音語音信號(hào)的譜特征檢測(cè)模型

為了測(cè)試本文算法在實(shí)現(xiàn)英語口語發(fā)音錯(cuò)誤捕捉方面的性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)采用Matlab 7仿真軟件設(shè)計(jì)，英語口語發(fā)音信號(hào)采樣節(jié)點(diǎn)數(shù)量為120，特征提取的分辨率為200KHZ，輸出的英語口語發(fā)音語音信號(hào)長度為1200，待測(cè)語音信號(hào)集個(gè)數(shù)為20，干擾信噪比為20d B，根據(jù)上述仿真參量設(shè)定，進(jìn)行英語口語發(fā)音錯(cuò)誤捕捉仿真分析，其中英語口語發(fā)音信號(hào)模型如圖2所示。以圖2的英語口語發(fā)音信號(hào)為研究對(duì)象，進(jìn)行英語口語發(fā)音的錯(cuò)誤捕捉，得到捕捉結(jié)果如圖3所示。

以圖2的英語口語發(fā)音信號(hào)為研究對(duì)象，進(jìn)行英語口語發(fā)音的錯(cuò)誤捕捉，得到捕捉結(jié)果如圖3所示。分析圖3得知，本文方法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)英語口語發(fā)音的錯(cuò)誤捕捉和特征分離。測(cè)試不同方法英語口語發(fā)音的錯(cuò)誤捕捉的精度，得到對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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