神經網(wǎng)絡在發(fā)音糾錯算法中的應用研究.pdf

1、隨著計算機軟硬件技術和語音識別技術的發(fā)展，基于語音識別技術的計算機輔助發(fā)音訓練系統(tǒng)(CAPT系統(tǒng))在教育領域的應用越來越廣泛，而如何為用戶的口語發(fā)音提供準確有效的反饋是當今CAPT系統(tǒng)研究的核心課題。在這一背景下，本文圍繞聲學模型的建模方案及其在糾錯算法中的應用，進行了系統(tǒng)而深入的研究，并且根據(jù)系統(tǒng)性能的實際需求，將神經網(wǎng)絡模型引入到系統(tǒng)，同時也對系統(tǒng)的糾錯算法進行了改進。
　　 本文的主要工作包括以下三個部分：一、根據(jù)以往CA

2、PT系統(tǒng)的評測結果和中國人英語發(fā)音的常見錯誤，劃分易混淆音素集，以便于后期針對這些易混淆音素集進行更精細的評測；二、針對HMM模型對易混淆音素辨識能力較弱的缺陷，提出用神經網(wǎng)絡為易混淆音素建立模型，進而提高系統(tǒng)對易混淆音素的辨識能力；三、分析傳統(tǒng)的對數(shù)似然度糾錯算法的缺陷和不足，將神經網(wǎng)絡模型引入到糾錯算法，進而提高系統(tǒng)的糾錯能力，優(yōu)化系統(tǒng)的整體系能。
　　 經過以上三方面的改進，CAPT系統(tǒng)對用戶發(fā)音的糾錯性能得到了很大程度的