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1、近年來(lái),以計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言學(xué)習(xí)為代表的語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng)越來(lái)越多的運(yùn)用在口語(yǔ)考試和語(yǔ)言教學(xué)活動(dòng)之中,不僅提高了評(píng)分工作的公正性、高效性,保證了考試成績(jī)的客觀性,而且增強(qiáng)了教學(xué)反饋的及時(shí)性、準(zhǔn)確性,激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。目前主流的語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng)采用的是基于MFCC特征的最大似然估計(jì)(MLE)建模方式。這套方法雖然成熟可靠,但也存在著諸如易受模型假設(shè)錯(cuò)誤的影響、對(duì)模式的識(shí)別分類能力較差等缺點(diǎn),從而制約了系統(tǒng)評(píng)測(cè)性能的進(jìn)一步提升。因此,本文考慮引入?yún)^(qū)分
2、性訓(xùn)練技術(shù)和TANDEM特征,分別在聲學(xué)模型訓(xùn)練準(zhǔn)則和聲學(xué)特征兩個(gè)方面對(duì)原有系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。本文的結(jié)構(gòu)如下:
第一章概述性地介紹了語(yǔ)音評(píng)測(cè)技術(shù)的發(fā)展背景,較為詳細(xì)地說(shuō)明了語(yǔ)音評(píng)分系統(tǒng)和發(fā)音檢錯(cuò)系統(tǒng)的基本原理和實(shí)現(xiàn)方式,重點(diǎn)闡述了語(yǔ)音評(píng)測(cè)的識(shí)別理論基礎(chǔ),包括聲學(xué)特征、聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型等概念。
第二章首先通過(guò)對(duì)貝葉斯決策理論的敘述指出了傳統(tǒng)的最大似然估計(jì)(MLE)準(zhǔn)則存在的不足,在此基礎(chǔ)上引入了聲學(xué)模型區(qū)分性訓(xùn)練
3、的思想。再經(jīng)過(guò)對(duì)各種區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)和參數(shù)更新算法進(jìn)行推導(dǎo)和比較,將它們統(tǒng)一地納入到一套訓(xùn)練框架體系之中。之后,文章又分析了語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng)的各種度量得分與不同區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則目標(biāo)函數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而為區(qū)分性訓(xùn)練的建模方式在語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。
第三章首先分析了HMM/GMM框架和HMM/ANN框架各自的優(yōu)缺點(diǎn),之后提出了一種綜合了兩者優(yōu)點(diǎn)的特征變換前端處理技TANDEM方法,并將其應(yīng)用到普通話發(fā)音檢錯(cuò)系
4、統(tǒng)中。TANDEM方法通過(guò)使用區(qū)分性訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去估計(jì)音素級(jí)后驗(yàn)概率,經(jīng)過(guò)一系列后續(xù)處理將原始MFCC特征轉(zhuǎn)化為T(mén)ANDEM特征,作為基于HMM統(tǒng)計(jì)模型的評(píng)測(cè)系統(tǒng)的輸入,進(jìn)而完成評(píng)分或檢錯(cuò)的任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,TANDEM方法使系統(tǒng)的檢錯(cuò)性能有了較大的提升,結(jié)合MLLR等自適應(yīng)方法的使用效果會(huì)更為明顯。
第四章首先分析了TANDEM特征和區(qū)分性訓(xùn)練技術(shù)相結(jié)合的可能性,之后介紹了英文評(píng)分系統(tǒng)的架構(gòu)、評(píng)分特征和系統(tǒng)性能度量。
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