人工神经网络对儿童汉语发声声调的识别

目的传统评估声调的方法是由听力正常人主观判断,本研究旨在探讨使用人工神经网络评估说汉语儿童声调的有效性。方法 61名听力正常儿童参加了本研究。首先提取他们所录的汉语单字的基频,此基频即作为前馈式多层神经网络的输入,输入数设为12,隐藏神经元数设为16。神经网络的输出层包含有4个代表汉语四声的神经元。该神经网络对声调的识别率与成人在声调感知实验中的对声调感知识别吻合率进行了比较。结果结果显示该神经网络能成功地识别这61名儿童的声调。识别吻合率达85%,比成人的声调感知的正确率略高。神经网络和成人声调感知的结果都显示这些儿童在声调发声上有个体差异。结论本研究显示人工神经网络可以成功识别由多个儿童发出的声调。神经网络可用于客观地评估儿童声调发声的准确性。