英语发音通过嵌入式实时系统的识别设计及功能实现

本文基于连续隐含马尔可夫模型完成识别框架的构建,对通过使用嵌入式DSP语音芯片实现英语发音识别功能,并且综合运用时频分析及提取关联信息熵特征完成系统发音误差自动检测进行探讨。研究发现通过使用该嵌入式实时英语发音识别系统可有效提高英语发音的识别效率、准确率,以及系统发音误差自动检测能力,具有较高应用价值,可为优化英语发音识别系统的功能及应用效益研究提供参考。

嵌入式实时英语语音识别系统的设计与研究

针对本次英语语音识别系统的设计之中,应用嵌入式技术,可以应用嵌入式DSP语音芯片,以连续隐含马尔可夫模型为基本识别框架,优化设计英语语音识别系统。结果证实,设计出基于嵌入式的实时英语语音识别系统,可以在实际应用中实时识别出不同的英语语音,而且也能够提升系统在应用中对于英语语音的识别率,提升29.0%,对于英语语音的识别速度也快,发挥积极应用效益。研究结论表明,设计嵌入式的实时英语语音识别系统,具有可行性,不仅可以提升系统识别英语语音的速度,也发挥积极的应用效益,可以在实践中推广该系统设计方法。

利用海e英语学习社区促进学生自主学习

语言是人类交流的工具,而英语学习的本质即为交流。众所周知,英语发音的准确程度直接影响着人与人之间的交流。对于低年级孩子来说,听说尤为重要。传统的英语教学往往忽视了听说能力的培养,结果导致学生不爱张嘴,甚至一张嘴就成了“哑巴”。海e英语学习社区依托国际领先的实时语音测评技术,可以帮助学生纠正发音,彻底解决了老师、家长无法监督管理学生课后练习的实际问题,脚踏实地地扭转了英语学习听说能力滞后于读写能力的教学现状。