TA的每日心情 | 慵懒
2020-8-28 15:16 |
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1 s& ~' Q# T2 v7 B摘 要： 为提高自动发音错误检测性能，提出一种区分性特征补偿训练算法．该方法将高斯后验概率矢量经过 线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征．将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测 Ｆ１值的最大化作 为变换参数的训练准则．推导了目标函数对变换参数的偏导数公式，并利用无约束参数优化例程 ＬＢＦＧＳ更新变换参 数．发音错误检测实验表明该方法能够有效增大训练和测试集的 Ｆ１值．并且训练和测试集的精确度、召回率也都有 明显提高．在特征优化的基础上进行模型参数训练，检错性能较单独的区分性特征训练、单独的区分性模型训练都有 进一步改进． 9 O4 A2 j: X% G4 S, z+ X
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5 {, T7 A* v4 A: @9 I0 p* o关键词： 自动发音错误检测；Ｆ１值；区分性训练；特征；计算机辅助语言学习# q, J3 a6 C% F' }2 o5 b
6 q# h( J. D: m+ d, w9 k
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计算机辅助语言学习是利用语音语言技术辅助学 生学习语言的技术，自动发音错误检测是其中一个重要 形式，其目的在于自动指出说话人的发音错误．近年来， 各机构都展开了研究，产生了一系列方法［１～９］．发音错 误检测总体上基于语音识别技术，在声学模型的建立方 面，尽管研究人员对不同的模型进行了尝试［１，７，８，９］，高 斯混 合 模 型隐 马 尔 可 夫 模 型 （ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌ， ＨＭＭ）仍是常用建模方法，而 ＧＯＰ（ＧｏｏｄｎｅｓｓｏｆＰｒｏｎｕｎｃｉａ ｔｉｏｎ）［２］则是描述发音定量得分的经典算法．7 }' E( d4 @0 m2 e' w& U" \
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! z' O5 |) q, J- V附件下载：: \- q. b. G5 o4 u. `; f8 }
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发表于 2021-4-7 09:49
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