本文關(guān)鍵詞：普通話發(fā)音評估性能改進

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【摘要】：為減少噪聲環(huán)境對評估性能的影響,該文將PNCC參數(shù)引入普通話發(fā)音評估。結(jié)果表明,其評分相關(guān)性在普通話測試實錄音數(shù)據(jù)庫上較傳統(tǒng)MFCC參數(shù)提高了6.6%。在此基礎(chǔ)上,對漢語聲學(xué)模型拆分方法進行了研究,提出將聲母介音+韻母模型拆分方法應(yīng)用到發(fā)音評估中。使用這種拆分方式的評估系統(tǒng)總錯誤率降低5.6%,專家打分相關(guān)性則提高了0.056。該文還對模型最佳狀態(tài)數(shù)的選取進行討論,并提出模型狀態(tài)數(shù)混合和不同配置綜合評分兩種混合評分方案,在相關(guān)性上較同等條件下3狀態(tài)模型分別提高了0.021和0.017。
【作者單位】： 北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢烽火通信科技股份有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 發(fā)音評估 PNCC 模型拆分 HMM狀態(tài)數(shù)
【基金】：2010年北京師范大學(xué)自主科研基金項目資助 2010年北京師范大學(xué)教學(xué)建設(shè)與改革項目資助
【分類號】：H102
【正文快照】： 1引言基于語音識別的自動發(fā)音評估技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域涉及口語水平測試和計算機輔助語音教學(xué)的評價與反饋等方面。這項技術(shù)可以部分地替代教師及測評專家的工作,提高語音學(xué)習(xí)及測試的實施效率,因此它在語言教育領(lǐng)域的應(yīng)用也變得越來越廣泛。近年來,發(fā)音評估應(yīng)用于智能化普通

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本文編號：751739