一种多元非线性回归模型的发音评测技术

摘要：

目前,在计算机辅助语言发音评测系统中大部分采用简单的线性回归模型进行机器分与人工评分之间的数据融合,该模型要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系,而实际呈现非线性.对此,文章引入多元非线性回归模型对分数进行映射融合,使其更符合人的主观评分.同时,在算法优化问题上,用改进步长下的高斯-牛顿算法来求解,大大提高了收敛精度.实验表明,该算法在普通话口语评测中使系统性能得到明显提升.

关键词：语音评测、多元非线性回归、非线性最小二乘法、高斯-牛顿法

分类号：TN912.34

在线出版日期：2013-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：20-22