计算机辅助发音,计算机辅助普通话发音评测关键技术研究
摘要：
语言是人类沟通最便捷的手段,随着社会的发展,计算机辅助语言学习越来越受到人们重视.计算机辅助语言学习系统中的核心技术之一就是高性能的发音评测技术.发音评测技术可以使学习者随时了解自己的发音水平和发音能力,从而更有针对性的学习和朝着正确的方向进行训练.本文在基于统计语音识别的发音评测技术基础上,对发音评测的核心算法,发音评测声学模型的自适应方法,时长,语速在发音评测中的应用,以及发音评测系统中的打分映射模型等方面进行了研究.本文的研究成果在普通话发音评测方面经过验证基本达到了实用水平.本论文的具体研究工作和成果概述如下: 首先,本文在介绍发音评测系统主要研究内容和研究方向的基础上,对发音评测的核心算法——对数后验概率算法进行了深入分析,并提出了包括:根据语音学知识改进发音评测中的识别网络来简化对数后验概率算式;基于模型间距离差来生成发音错误模式的思想,并以KLD差来计算模型间距离差,再以错误模式来构建发音评测的识别网络以简化对数后验概率算式;基于普通话水平测试中的重点音与难点音的带音素权重因子的后验概率规整算法等三种改进算法.这些改进,在针对普通话的发音评测基线系统上都取得了较好的性能提升. 接着,本文针对发音评测中使用的语音模型的应用环境和训练环境的不匹配问题,仔细分析了发音评测与语音识别对声学模型的不同需求.指出,虽然发音评测与语音识别有诸多的相似,但两者在目的上截然不同,语音识别是要将不同人,不同时间下千差万别的同一个字的发音"模糊"识别为同一个文字,而发音评测是要"精细"分辨出这千差万别的发音的标准程度.最终,从语音识别中的模型自适应出发,提出了选择性自适应的策略,用以选择出发音人发音数据中的相对标准数据对发音评测系统所用的声学模型进行自适应,并分析了选择数据的量和数据选择的粒度对自适应效果的影响. 然后,本文研究了时长和语速在发音评测上的应用.调研了早期关于语速的研究及其在语音合成和发音评测中的应用,重点介绍了绝对语速和基于ANGIE的时长模型,并运用ANGIE的时长模型实现了普通话发音评测的时长归一化和相对语速计算.文中还介绍了绝对语速,相对语速等时长模型计算时长得分的方法,并实验对比了几种时长得分的性能. 最后,本文从构建一个实用的普通话发音评测系统出发,研究了发音评测系统中用于将评测测度转换为机器预测分数的打分映射模型.在介绍了通用的多元线性回归映射模型的算法和分析其在实际应用中的不足后,文中采用分段线性回归模犁对通用映射模型进行优化,并详细介绍了基于置信区间分段线性回归,GMM概率加权线性回归以及SVM分类分段线性回归等三种的分段线性回归模型算法.同时,实验对比了三种模型的性能.
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