语言学习机中使用韵律改进的发音质量评价方法研究

摘要：

提出一种使用韵律模型的方法来改进计算机辅助语言学习中的发音质量评价性能.该方法在原有的单音子和三音子模型的基础上,添加了韵律因素.一方面,这使得对影响发音质量最大的元音音素的描述更为细致;另一方面,包含韵律模型的方法从一定程度上解决了使用母语训练库和非母语测试库之间的模型不匹配问题,为语言学习机在母语和非母语之间的交叉应用提供了可能.同时,这种改进的方法还为计算机辅助语言学习系统中的错误检测和反馈提供了很好的参考,更进一步增加了发音质量评价模块在整个学习机系统中的指导作用.试验中,使用WSJ(母语库)作为训练库,ESC(非母语库)作为测试库,基于带韵律的Mono-Phone模型得到的匹配分数,段长分数,感知分数融合结果与主观评价之间的最终相关性为0 839,比原有基本英语音素的方法的融合结果提高了0 08(0 753).

关键词：感知模型、韵律模型、HMM模型、似然比

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：自然科学基金与微软亚洲研究院联合资助项目60776800;国家"八六三"项目2006AA010101,2007AA04Z223,2008AA02Z414

在线出版日期：2009-06-09（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：1004-1007