基于模糊綜合評價的語音評測模型的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，語音評測技術(shù)已經(jīng)成為當前國內(nèi)外口語學習領(lǐng)域的研究熱點，目前主要應用于教育行業(yè)中的口語考試評測和口語輔助教學當中。在外語學習過程中，口語學習一直是眾多外語學習者的軟肋，因此如何有效的利用語音評測技術(shù)解決外語口語不達標的問題成為當前研究的重點和難點。
　　本文針對目前英語學習中口語評測問題，在分析了英語發(fā)音特點以及語音韻律特征的基礎(chǔ)上，提出了基于模糊綜合評價的語音評測模型，同時將該方法進行移植并實現(xiàn)了基于An

2、droid平臺的語音評測系統(tǒng)。主要工作內(nèi)容如下：
　　首先建立基于云平臺下的標準語音評測庫。采用英國和美國國家語料庫作為標準語音庫。通過線上收集的方法抓取網(wǎng)頁上英語語音文件并分類保存到云平臺上，以及通過線下收集方法對英語單詞進行分類后收集了10個人（不同性別）讀300個單元音的4種情況（正常、升調(diào)、降調(diào)、錯讀）、300個雙元音、600個多元音的7種情況（正常、快讀、慢讀、升調(diào)、降調(diào)、部分錯、全部錯）總共75000個語音文件數(shù)據(jù)作為

3、語音訓練庫，由10位英語專家根據(jù)發(fā)音情況進行評測并建立專家評測庫，通過Android平臺的語音上傳模塊以及語音評測模塊不斷擴充云平臺的語音測試庫。
　　其次在分析英語發(fā)音中音高、音長和輕重音等發(fā)音特點的基礎(chǔ)上提取語音的韻律特征信息(梅爾頻率倒譜系數(shù)特征、基頻特征和短時能量特征)，利用層次分析法計算出各特征參數(shù)對語音評測結(jié)果的權(quán)重值，采用動態(tài)時間規(guī)則算法對標準語音和測試語音進行相似度比對，同時提出了基于模糊綜合評價的語音評測模型并給