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题名普通话发音错误自动检测技术
被引量:3
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作者
张峰
黄超
戴礼荣
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机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室
微软亚洲研究院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第2期110-115,共6页
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文摘
统计语音识别框架是现在发音错误检测系统的主流框架,而声学模型则是统计语音识别的基础。该文一方面为了获得对于发音错误检测更好的声学模型,引入了说话人自适应训练(SAT)和选择性最大似然线性回归(SMLLR)技术;另一方面,由于字发音检错中存在严重的信息量不足问题和专家对于不同水平说话人的评价标注不一样,在后端上加入了话者得分归一化技术。在包含40个不同水平说话人的8 000个字的数据库上的实验结果表明,文中提出的方法有效的提高了系统性能,召回率为30%时,正确率从45.8%升到了53.6%,召回率为10%时,正确率从64.6%升到了79.9%。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
发音错误自动检错
说话人自适应训练
选择性最大似然线性回归
话者归
一化
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Keywords
computer application
Chinese information processing
Automatic mispronunciation detection
Speaker Adaptive Training (SAT)
Selective Maximum Likelihood Linear Regression (SMLLR)
speaker normalization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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