区分性训练算法在英语语音评测中的应用

摘要：

针对计算机英语语音客观评测给出与专家主观评测相关度的更高结果,提出基于区分性训练的声学模型用以改进客观评测置信分数.首先介绍强制匹配算法得到语音矢量的发音质量评测分数(Goodness of Pronunciation,GOP)的过程,再利用假设检验的数学理论证明基于区分性算法去“最小音素错误”训练得到的声学模型比基于传统最大似然算法的声学模型更能得到接近于主观评测的置信分数.通过计算主客观评测结果的相关系数,实验验证了利用区分性声学模型的语音评测系统可以给出更高的置信分数.

关键词：区分性训练、语音评测、最小音素错误、置信分数、假设检验

所属期刊栏目：35

分类号：TN912.3

资助基金：国家高技术研究与发展计项目2008AA010700

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-44,47