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基于发音特征的发音偏误趋势检测研究 被引量:3
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作者 屈乐园 解焱陆 张劲松 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期239-246,共8页
为了提升计算机辅助发音训练(CAPT)系统中发音偏误趋势(PET)的检测效果,确保反馈信息的准确性与有效性,提出一种基于对数似然比的发音特征方法。该方法将多个基于深度神经网络的发音特征提取器用于生成帧级别的对数似然比,然后将对数似... 为了提升计算机辅助发音训练(CAPT)系统中发音偏误趋势(PET)的检测效果,确保反馈信息的准确性与有效性,提出一种基于对数似然比的发音特征方法。该方法将多个基于深度神经网络的发音特征提取器用于生成帧级别的对数似然比,然后将对数似然比组成的发音特征用于PET的检测,为学习者提供发音位置和发音方法的正音信息。实验结果表明,发音特征对PET的检测效果优于常用声学特征(MFCC,PLP和f Bank),当发音特征与MFCC特征相结合时,可以进一步提升性能,达到错误接受率为5.0%,错误拒绝率为30.8%,诊断正确率为89.8%的检测效果。 展开更多
关键词 发音特征 发音偏误趋势 计算机辅助发音训练 对数似然比
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声韵母约束扩展识别网络的发音偏误检测 被引量:4
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作者 董文伟 林举 解焱陆 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第6期977-983,共7页
发音偏误检测是计算机辅助发音训练(Computer Aided Pronunciation Training,CAPT)的重要组成部分。为了在机器辅助语料标注任务或者缺少标注语料的偏误检测任务上提高性能,本文提出解码时使用声韵母约束的扩展识别网络方法。该方法将... 发音偏误检测是计算机辅助发音训练(Computer Aided Pronunciation Training,CAPT)的重要组成部分。为了在机器辅助语料标注任务或者缺少标注语料的偏误检测任务上提高性能,本文提出解码时使用声韵母约束的扩展识别网络方法。该方法将传统的语音识别中解码的自由文法循环(free grammar loop)部分换成结合声韵母交替以及字数限制规则的扩展识别网络,可以对全音素进行偏误检测,并且不会出现插入删除错误。相比于传统的扩展识别网络,这种约束的扩展识别网络不需要大量的语料标注和分析。相对于传统的发音良好度评价方法(Goodness of Pronunciation, GOP),基于这种拓展识别网络的方法不仅可以对二语学习者的发音进行正误的检测,还能给出具体的错误反馈。实验结果表明,本文提出的基于声韵母约束拓展识别网络的方法在挑错任务上优于传统的发音质量评估(GOP)的方法,其错误接受率为29.2%,错误拒绝率为22.9%,诊断准确率为76.6%。比GOP方法的诊断准确率相对提升15.5%,并且模型相较于无标注经验汉语母语者能检测出更多偏误。 展开更多
关键词 扩展识别网络 发音质量评估 计算机辅助发音训练
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错音检测及其在语音教学中的应用综述 被引量:4
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作者 万济萍 肖云鹏 叶卫平 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期95-102,共8页
在学习语音的过程中,找出学习者发音的错误并加以改进是非常重要的。错音检测技术就是自动诊断语流中错误发音的技术,也是计算机辅助发音训练研究的主要内容之一。该文总结了错音检测技术的研究和应用现状,分别介绍了基于语音识别、基... 在学习语音的过程中,找出学习者发音的错误并加以改进是非常重要的。错音检测技术就是自动诊断语流中错误发音的技术,也是计算机辅助发音训练研究的主要内容之一。该文总结了错音检测技术的研究和应用现状,分别介绍了基于语音识别、基于错音网络和基于声学语音学的错音检测技术。在此基础上又介绍了错音检测技术在计算机辅助发音训练系统中的应用,以及汉语自动发音评估技术的发展。文章最后给出了作者的分析和建议。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 自动发音错误检测 计算机辅助语言学习 计算机辅助发音训练 发音评估 语音识别
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基于语音识别置信度的英语语言学习算法研究 被引量:2
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作者 贲俊 余小清 +1 位作者 万旺根 DanielP.K.Lun 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2002年第5期391-395,399,共6页
语音识别技术是实现一个语言学习系统的关键 .由于目前的英语学习软件并不能完全满足用户的要求 ,因此该文提出了将语音识别置信度引入语言学习的方法 .在讨论了置信度的基本原理和在语言学习中的作用之后 ,提出了一种新的算法并在此算... 语音识别技术是实现一个语言学习系统的关键 .由于目前的英语学习软件并不能完全满足用户的要求 ,因此该文提出了将语音识别置信度引入语言学习的方法 .在讨论了置信度的基本原理和在语言学习中的作用之后 ,提出了一种新的算法并在此算法基础上最终建立了一个基于置信度技术的英语语言学习系统 .在 TIMIT语音库中的实验结果表明 ,语音识别置信度可以有效地提高语言学习系统的性能 ;当门限值设置于 - 0 .7和 - 1.0之间 ,虚警率 (false alarm)在 1.1%左右 ,漏报率 (false rejection)在 0 .6 5 %左右 ,并且在一定条件下可以有效地反映学习者发音的质量 ,基本上可以达到实用的要求 . 展开更多
关键词 语音识别 置信度 英语语言学习算法 语言学习系统 计算机辅助发音训练 门限值
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