基于发音易混淆模型的发音质量评价算法

提出了一种新的评价英语发音质量的算法。该算法采用基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音识别技术,引入各音素对应的发音易混淆模型(PronunciationConfusionModel),定义段时长归一化的相似度比例对数为各音素的发音质量分数,并综合得到整句发音的评分结果。该算法降低了不同发音人对评分准确性的影响,提高了系统的稳健性。实验证明,在实验室自行采集的非母语语音数据库上,该算法评分与专家评分的相关性达到了0.700,明显优于其他评分算法。